马赛克从不缺席互联网世界。小黑又爱又恨马赛克。
我讨厌它，因为其他人用马赛克隐藏关键信息。当我在电影中看到马赛克时，直教很无聊；当我在照片中看到马赛克时，我不禁对马赛克隐藏的信息感到好奇。
我喜欢它是因为小黑使用起来非常愉快。通常，当他在微博、朋友圈、论坛等互联网平台上发布照片或隐私信息时，他经常使用马赛克模糊重要信息；当工作中需要截图保存时，使用马赛克工具可以编码用户名、地址、密码等信息，以免被朋友发现。
一张图克被击中的那一刻起，一张图就变成了另一张图，基本上无法恢复到原来的样子。然而，万能网民发现，如果使用它， AI 玩马赛克的图片可以恢复到原来的状态。在一些爱好者论坛上，有人总结了去马赛克的工具，比如 PULSE 算法、Depix谷歌超级像素递归项目和项目。
马赛克起源与原理
马赛克一词在英文中被称为Mosaic指镶嵌艺术。马赛克技术是目前视频和图片中常用的镶嵌艺术相似的图像处理方法。
从词源上解释，英语Mosaic来自希腊文Musa，这个名字负责诗歌、艺术和科学女神。几千年前，古希腊艺术家在柱子上镶嵌黑白鹅卵石。在开发过程中，马赛克图案材料包括石头、有色玻璃碎片等，但其主要结构仍然是大小相似的碎片。
▲ 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。
原则上，图像编码实际上是图像卷积操作中空间域滤波的一种方式。使用一定尺寸的滤波器操作马赛克范围内的像素。在此期间，根据滤波器的尺寸将编码范围划分为多个块。取滤波器范围内的像素，获取平均值，然后将平均值赋予范围内的每个像素，然后将滤波器滑到下一个块。
▲ 编码实际上是像素重组
当然，核心原理枯燥泛味，大多数人也不在乎什么是卷积操作。一般来说，马赛克区域域图案细分为无数小方块，然后破坏重组，使原图案变得模糊。
在了解了马赛克的原理之后，去除马赛克的原理自然出现在我们面前。目前，马赛克技术大多是通过的 AI 技术，通过不同的方法，重新组合被打乱的像素方块，恢复其原始外观。
猜猜马赛克背后的图案
正如前面所说，图片编码过程是不可逆转的。如果你想恢复到原来的样子，你必须找到另一种方法。研究人员创建了无数的算法，包括杜克大学开发的去除马赛克的算法之一PULSE算法。
之所以说 PULSE 特殊的算法不是因为他们使用了任何先进的算法，而是因为他们的想法。类似于之前的算法，同样使用 SR 超分辨率技术，但它不是填充像素，而是生成高清图像，然后降低图像分辨率与原始图像的比较，找到最匹配的图像。PULSE 算法可以在几秒钟内使用16x16像素的低分辨率图片提升到1024x1024级，精度提高了64倍，而之前AI算法只增加了8倍左右。
先放大再对比猜测，PULSE 该算法使模糊的照片秒变清晰，效果出奇的好。但是，通过猜测获得的图案毕竟不是原图，在还原过程中往往会得到与原图大不相同的清晰图案。例如，我们编码奥巴马的图像，然后通过PULSE 算法还原，得到的其实是一张白脸。
▲ 奥巴马还原后成为
对此，PULSE 该算法的创始人解释说：由于数据，结果偏差。为什么PULSE奥巴马会被洗白吗？因为它是在FlickFaceHQ预训练，这个数据集基本都是照片。如果换成塞内加尔的数据集，训练完全相同的系统，那一定是每个人看起来都像非洲人。”
然而，这种解释似乎有点弱。我们在恢复之前先编码马里奥的图像，我们看不到马里奥的影子。马里奥的影子图像也可以看到马里奥的影子，虽然恢复后的照片有点清晰，但整体形象与马里奥完全无关。
拼图游戏，像素块重组
小时候是个孩子的时候，许多朋友玩拼图游戏，打乱一个完整的图案，然后一点一点地找到规则，把它拼成一个完整的图案。继PULSE 算法结束后，有一个叫做Depix 算法热网络。Depix 事实上，去除马赛克的原理类似于我们小时候玩的拼图游戏。它们都是将图案的一部分图案的一部分，形成完整的图案。
然而，与拼图游戏相比，去除马赛克的难度增加了无数倍。首先像素方块多，拼接难度极大。其次，没有规则。拼图游戏可以遵循一定的规则，有些还有原始图案可供参考。然而，去除马赛克没有规则。它完全依赖于算法的不断积累，并找到合适的方法来恢复图案。
▲ 细小像素块分析
Depix 具体实现方法和PULSE 不同的是，它使用线性盒式滤波器来处理每个块的事实。对于每个像素方块，它将搜索图像区域像素化以匹配。这个过程就像我们在拼图时找到图案隔壁的拼块。
▲ 还原简单字母
对于大多数像素化图块，Depix 找到单匹配结果，然后比较周围多匹配块的匹配，在几何上与像素化图像的距离相同。经过反复测试，算法将直接输出所有正确的像素块，直到像素块不再与其他像素块集合匹配。
▲ 仅限于文本内容
比起 PULSE 主要靠猜，Depix 在原有像素块的基础上重新排列组合，图案的真实性确实有了很大的提高。但目前仅限于线性滤波器，即文字内容、人脸图案等复杂内容尚未恢复。
实用性不足，一键去马赛克空谈
从早期的 JavPlayer、谷歌的大脑去马赛克，现在 PULSE、Depix事实上，算法去马赛克还面临着实用性不足的严重问题。实验室里很多惊艳的去马赛克技术，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。去马赛克的技术只有几种，世界上有成千上万的图像。PULSE 先放大再猜测补充像素点，其准确性取决于算法优化和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 一个简单的测试emoji表情被还原成一个胡子大汉。由此可见， PULSE 依靠猜测填充像素点算法是不准确的。一旦深度学习库不包含此类图案，结果往往与原图完全相反
Depix 对于像素重组，还原精度取决于算法能够成功地找到合适的像素块，Depix 识别错误不会严重，然而，重组像素块的计算量太大，图案简单 Depix 尚能胜任，对复杂的图案完全无能为力。
至于 Depix 小黑没有找到实用的网站和软件。搜索引擎和应用商店的搜索结果都是虚假的，没有一个可以使用。
▲ 虚假APP
人工智能技术日新月异，重新还原马赛克图案真是太神奇了。
▲ 虚假APP 人工智能技术日新月异，重新还原马赛克图案真是太神奇了。但毕竟人工智能还是基于科学算法技术的，不是万能的魔法，不能完全还原。 目前现有的马赛克还原技术无法完全还原面部表情等细节，最多还原数字、字母等文字内容。所以平时在编码关键信息的时候一定要注意，先涂鸦再编码，这样就不用担心被马赛克工具还原了！
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