只不过，与拼图游戏相比，去除马赛克难度提升了无数倍 。首先像素方块更多，拼接难度异常之大 。其次没有规律，拼图游戏可以遵循一定的规律，有些还有原始图案可供参考，而去除马赛克没有任何规律可言，完全靠算法不断积累，寻找合适的方法还原图案 。
▲ 细小像素块分析
Depix 具体实现方式与PULSE 不同，它利用了线性盒式滤波器分别处理每个块的事实 。对于每个像素方块，它将搜索图像区域进行像素化从而对应匹配 。这一过程，就跟我们拼图时找图案隔壁的拼块一样 。
▲ 简单字母还原
对于大多数像素化图块，Depix 设法找到单匹配结果，然后将周围的多匹配块的匹配进行比较，以在几何上与像素化图像中的距离相同的距离进行比较 。此后反复测试，直到像素块不再与其他像素块具有集合匹配结果之后，算法将直接输出所有正确的像素块 。
▲ 仅限于文字内容
比起 PULSE 主要靠猜，Depix 在原有像素块基础上重新排列组合，得到的图案真实性确实有了很大改善 。不过，目前仅限于线性滤波器，即文字内容，人脸图案等复杂内容暂时还无法还原 。
实用性不足，一键去马赛克成空谈
从早期的 JavPlayer、谷歌大脑去马赛克，到如今的 PULSE、Depix算法去马赛克，其实还面临一个严峻的问题，即实用性不足 。不少在实验室里惊艳无比的去马赛克技术，在实际体验中一塌糊涂 。
▲ 谷歌大脑去马赛克
究其原因，在于这些算法都有严格的条件限制 。去马赛克的技术就那么几种，而世间的图像千千万万 。PULSE 先放大再猜测补充像素点，其精准程度取决于算法优化的好坏以及深度学习内容库的全面性 。
小黑在使用 PULSE 算法的网站 Face Depixelizer Eng 测试，一张简单emoji表情居然被还原成一个络腮胡大汉 。由此可见，PULSE 算法依靠猜测填充像素点的方式并不准确，一旦深度学习库没有收录该类图案，得到的结果往往与原图截然相反
Depix 像素重组，还原精准度取决于算法能够成功找到合适的像素块，目前来看，Depix 不会出现严重的识别错误，不过重组像素块计算量过大，简单的图案 Depix 尚能胜任，对于复杂的图案完全无能为力 。
至于 Depix 实用网站与软件，小黑并没有找到，搜索引擎与应用商店里的搜索结果全部都是虚假内容，没有一款可以使用 。
▲ 虚假APP
人工智能技术日新月异，将马赛克图案重新还原确实让人惊叹不已 。不过人工智能毕竟还是基于科学的算法技术，它不是无所不能的魔法，做不到完整还原 。
目前来看，现有的马赛克还原技术做不到将面部表情等细节完整还原，顶多可以做到将数字、字母等文字内容还原 。因此，我们平时在给关键信息打码的时候一定要注意，先涂鸦再打码，这样就不用担心被去马赛克工具还原了！
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