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马赛克怎么去掉恢复原图vivo 马赛克怎么去掉恢复原图

生活百科原理

互联网的世界里，马赛克从不缺席 。而对于马赛克，小黑是又爱又恨 。
恨它是因为别人用马赛克隐藏关键信息，电影里看到马赛克，直教人索然无味；图片中看到马赛克，不禁对马赛克隐藏的信息深感好奇 。
爱它是因为小黑自己用起来又极为顺心，平时在微博、朋友圈、论坛等互联网平台发布照片或隐私信息的时候，常常使用马赛克将重要信息模糊掉；工作中需要截图保存时，使用马赛克工具可以让用户名、地址、密码等信息打码，免得被小伙伴们发现 。
一张图，在被打了马赛克那一刻起，它就变成另外一张图，基本无法恢复成原来的模样 。不过，万能的网友发现，如果使用 AI 工具，可以让打了马赛克的图片重新恢复原样 。在一些爱好者论坛，还有人总结了去马赛克工具，比如 PULSE 算法、Depix项目以及谷歌超强像素递归方案 。
马赛克起源与原理
马赛克一词，英文名为“Mosaic”，指镶嵌艺术 。现在视频、图片中常用的马赛克技术，正是用了与镶嵌艺术类似原理的影像处理方法 。
从词源上解释，英文“Mosaic”源自希腊文“Musa”，这是掌管诗歌、艺术与科学女神的名字 。在数千年以前，古希腊艺术家就在使用黑白两色鹅卵石，组合搭配镶嵌在柱子上 。在发展过程中，马赛克图案材料有石块、有色玻璃碎片等等，但是它的主要结构依然是一个个大小相似的碎块 。
▲ 有色玻璃碎片
后来，人们在进行影像处理时，常常将特定区域的色阶细节劣化并造成色块打乱的效果，打乱后的图案类似马赛克镶嵌艺术，因而人们索性将这种影像处理技术称之为马赛克技术 。
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从原理上来说，图像打码其实也是图像卷积操作中，空间域滤波的一种方式 。用一定大小的滤波器对马赛克范围内像素进行操作，期间将需要打码范围按照滤波器大小划分为多个区块，取滤波器范围内像素，求取均值，再将均值赋值给范围内每一个像素，滤波器再滑到下一个区块 。
▲ 打码其实是像素重组
当然，核心原理枯燥泛味，大部分人也不关心什么是卷积操作 。通俗地说，就是将马赛克区域图案细分为无数个小方块，再将这些方块打乱重组，这样原本的图案就会变得模糊不清 。
了解完马赛克的原理，去除马赛克的原理自然浮现在眼前 。目前，去马赛克技术大都通过 AI 技术，通过不同的方法，将已经打乱的像素方块重新组合，还原它本来的样子 。
猜一猜马赛克背后的图案
前文说过，图片打码过程是不可逆的，想要恢复到原来的模样就要另想办法 。围绕去除马赛克这一课题，研究人员们创建了无数算法，其中有一种算法非常特殊，它就是杜克大学研发的PULSE算法 。
之所以说 PULSE 算法特殊，倒不是因为他们使用了什么先进的算法，而是在于他们的思路 。与之前的算法类似，同样采用 SR 超分辨率技术，但它不是填补像素，是生成高清大图，然后降低图片分辨率与原始图片对比，从中找到匹配程度最高的图像 。PULSE 算法可以在短短几秒内就把16×16像素的低分辨率图片提升到1024×1024级别，精度提升了64倍，而之前的AI算法提升不过8倍左右 。
先放大再对比猜测，PULSE 算法可以将模糊的照片秒变清晰，效果还出奇地好 。不过，靠猜测得到的图案毕竟不是原图，在还原过程往往得到清晰但跟原图大相径庭的图案 。比如，我们将奥巴马的图像打码，再通过PULSE 算法还原，得到的居然是一张白人面孔 。

▲ 奥巴马还原后成白人
对此，PULSE 算法创始人解释道：“结果的偏差，原因在于数据的偏差 。为什么PULSE会出现奥巴马被洗白的情况？因为它是在FlickFaceHQ上进行预训练，这个数据集里基本都是白人照片 。如果换成来自塞内加尔的数据集，训练完全相同的系统，那必然是每个人都看起来像非洲人 。”
然而，这样的解释似乎有点无力，我们将马里奥的图像先打码再还原，得到的图案看不到一点马里奥的影子 。原版打码之后的图像还能看出一点马里奥的影子，而还原后的照片虽然鼻子与面部表情稍微清晰一点，可整体形象完全与马里奥无关 。
拼图游戏，像素块重新组合
小时候，很多小伙伴都玩过拼图游戏，将一个完整的图案打乱，然后一点一点找规律，将其拼成完整的图案 。继PULSE 算法之后，有一款名为Depix 的算法火爆网络 。Depix 去除马赛克的原理其实与我们小时候玩的拼图游戏类似，都是将图案的一部分一点点拼起来，组成完整的图案 。

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