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馬賽克怎么去掉恢復原圖vivo 馬賽克怎么去掉恢復原圖

生活百科原理

互聯網的世界里，馬賽克從不缺席 。而對于馬賽克，小黑是又愛又恨 。
恨它是因為別人用馬賽克隱藏關鍵信息，電影里看到馬賽克，直教人索然無味；圖片中看到馬賽克，不禁對馬賽克隱藏的信息深感好奇 。
愛它是因為小黑自己用起來又極為順心，平時在微博、朋友圈、論壇等互聯網平臺發布照片或隱私信息的時候，常常使用馬賽克將重要信息模糊掉；工作中需要截圖保存時，使用馬賽克工具可以讓用戶名、地址、密碼等信息打碼，免得被小伙伴們發現 。
一張圖，在被打了馬賽克那一刻起，它就變成另外一張圖，基本無法恢復成原來的模樣 。不過，萬能的網友發現，如果使用 AI 工具，可以讓打了馬賽克的圖片重新恢復原樣 。在一些愛好者論壇，還有人總結了去馬賽克工具，比如 PULSE 算法、Depix項目以及谷歌超強像素遞歸方案 。
馬賽克起源與原理
馬賽克一詞，英文名為“Mosaic”，指鑲嵌藝術 ?，F在視頻、圖片中常用的馬賽克技術，正是用了與鑲嵌藝術類似原理的影像處理方法 。
從詞源上解釋，英文“Mosaic”源自希臘文“Musa”，這是掌管詩歌、藝術與科學女神的名字 。在數千年以前，古希臘藝術家就在使用黑白兩色鵝卵石，組合搭配鑲嵌在柱子上 。在發展過程中，馬賽克圖案材料有石塊、有色玻璃碎片等等，但是它的主要結構依然是一個個大小相似的碎塊 。
▲ 有色玻璃碎片
后來，人們在進行影像處理時，常常將特定區域的色階細節劣化并造成色塊打亂的效果，打亂后的圖案類似馬賽克鑲嵌藝術，因而人們索性將這種影像處理技術稱之為馬賽克技術 。
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從原理上來說，圖像打碼其實也是圖像卷積操作中，空間域濾波的一種方式 。用一定大小的濾波器對馬賽克范圍內像素進行操作，期間將需要打碼范圍按照濾波器大小劃分為多個區塊，取濾波器范圍內像素，求取均值，再將均值賦值給范圍內每一個像素，濾波器再滑到下一個區塊 。
▲ 打碼其實是像素重組
當然，核心原理枯燥泛味，大部分人也不關心什么是卷積操作 。通俗地說，就是將馬賽克區域圖案細分為無數個小方塊，再將這些方塊打亂重組，這樣原本的圖案就會變得模糊不清 。
了解完馬賽克的原理，去除馬賽克的原理自然浮現在眼前 。目前，去馬賽克技術大都通過 AI 技術，通過不同的方法，將已經打亂的像素方塊重新組合，還原它本來的樣子 。
猜一猜馬賽克背后的圖案
前文說過，圖片打碼過程是不可逆的，想要恢復到原來的模樣就要另想辦法 。圍繞去除馬賽克這一課題，研究人員們創建了無數算法，其中有一種算法非常特殊，它就是杜克大學研發的PULSE算法 。
之所以說 PULSE 算法特殊，倒不是因為他們使用了什么先進的算法，而是在于他們的思路 。與之前的算法類似，同樣采用 SR 超分辨率技術，但它不是填補像素，是生成高清大圖，然后降低圖片分辨率與原始圖片對比，從中找到匹配程度最高的圖像 。PULSE 算法可以在短短幾秒內就把16×16像素的低分辨率圖片提升到1024×1024級別，精度提升了64倍，而之前的AI算法提升不過8倍左右 。
先放大再對比猜測，PULSE 算法可以將模糊的照片秒變清晰，效果還出奇地好 。不過，靠猜測得到的圖案畢竟不是原圖，在還原過程往往得到清晰但跟原圖大相徑庭的圖案 。比如，我們將奧巴馬的圖像打碼，再通過PULSE 算法還原，得到的居然是一張白人面孔 。

▲ 奧巴馬還原后成白人
對此，PULSE 算法創始人解釋道：“結果的偏差，原因在于數據的偏差 。為什么PULSE會出現奧巴馬被洗白的情況？因為它是在FlickFaceHQ上進行預訓練，這個數據集里基本都是白人照片 。如果換成來自塞內加爾的數據集，訓練完全相同的系統，那必然是每個人都看起來像非洲人 ?！?br /> 然而，這樣的解釋似乎有點無力，我們將馬里奧的圖像先打碼再還原，得到的圖案看不到一點馬里奧的影子 。原版打碼之后的圖像還能看出一點馬里奧的影子，而還原后的照片雖然鼻子與面部表情稍微清晰一點，可整體形象完全與馬里奧無關 。
拼圖游戲，像素塊重新組合
小時候，很多小伙伴都玩過拼圖游戲，將一個完整的圖案打亂，然后一點一點找規律，將其拼成完整的圖案 。繼PULSE 算法之后，有一款名為Depix 的算法火爆網絡 。Depix 去除馬賽克的原理其實與我們小時候玩的拼圖游戲類似，都是將圖案的一部分一點點拼起來，組成完整的圖案 。

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