对JPEG压缩后的图像进行滤波去除压缩效应，去快滤波的预期效果是，块边界弱化化，但是图像内容的纹理尽量保持。以上用python写一个程序

好的，下面是一个用Python实现的程序，可以对JPEG压缩后的图像进行去块滤波，去除压缩效应，并尽量保留图像的纹理。

import numpy as np
import cv2

def deblock_filter(img, block_size=8):
    # 获取图像大小
    h, w = img.shape[:2]
    # 计算图像中块的数量
    num_blocks_h = h // block_size
    num_blocks_w = w // block_size
    # 初始化输出图像
    out_img = np.zeros_like(img)
    # 对每个块进行处理
    for i in range(num_blocks_h):
        for j in range(num_blocks_w):
            # 计算当前块的起始位置
            block_start_h = i * block_size
            block_start_w = j * block_size
            # 计算当前块的结束位置
            block_end_h = (i + 1) * block_size
            block_end_w = (j + 1) * block_size
            # 获取当前块
            block = img[block_start_h:block_end_h, block_start_w:block_end_w]
            # 对当前块进行快速傅里叶变换
            f = np.fft.fft2(block)
            # 构造滤波器
            mask = np.zeros_like(f)
            mask[block_size // 2 - 1:block_size // 2 + 1, ...] = 1
            mask[:, block_size // 2 - 1:block_size // 2 + 1, ...] = 1
            # 对频域图像进行滤波
            f *= mask
            # 对滤波后的频域图像进行逆傅里叶变换
            filtered_block = np.fft.ifft2(f).real
            # 将处理后的块放回输出图像中
            out_img[block_start_h:block_end_h, block_start_w:block_end_w] = filtered_block
    return out_img

# 加载JPEG压缩后的图像
img = cv2.imread('compressed_image.jpg')
# 进行去块滤波
out_img = deblock_filter(img)
# 保存输出图像
cv2.imwrite('filtered_image.jpg', out_img)

在上面的程序中，我们首先定义了一个`deblock_filter`函数，用于对输入图像进行去块滤波。该函数的输入参数包括输入图像`img`和块的大小`block_size`，默认为8。

在函数内部，我们首先获取输入图像的大小，然后计算图像中块的数量。接着，我们初始化输出图像，并对每个块进行处理。

在处理每个块时，我们首先获取当前块，并对其进行快速傅里叶变换。然后，我们构造一个滤波器，该滤波器用于对频域图像进行滤波，去除块边界。具体地，我们在滤波器中将块中心附近的频率设置为1，其余位置设置为0。这样，我们就可以将块边界的高频信号滤掉，达到去块的效果。最后，我们对滤波后的频域图像进行逆傅里叶变换，得到处理后的块。将处理后的块放回输出图像中。

最后，我们加载JPEG压缩后的图像，调用`deblock_filter`函数进行去块滤波，并保存输出图像。