谷歌最强马赛克(没有用逆向算法恢复马赛克的可能性)

 2025-06-03  阅读 847  评论 0

摘要:​如果票选看图或者看视频最讨厌的事情之一,那遇到马赛克自然可以高票入选。很多网友都期待能够有技术将马赛克去除。那么,问题来了,有没有用逆向算法恢复马赛克的可能性?网友们实在是太期待了。观点一:马赛克就是一个不可逆的过程从原理上讲,是不可能用逆向算法来恢复马赛克的,因为马赛克本身就会破坏原本图像的色彩

谷歌最强马赛克(没有用逆向算法恢复马赛克的可能性)(1)

​如果票选看图或者看视频最讨厌的事情之一,那遇到马赛克自然可以高票入选。

很多网友都期待能够有技术将马赛克去除。

那么,问题来了,有没有用逆向算法恢复马赛克的可能性?网友们实在是太期待了。

观点一:马赛克就是一个不可逆的过程

从原理上讲,是不可能用逆向算法来恢复马赛克的,因为马赛克本身就会破坏原本图像的色彩数据。

也就是说理论上都不存在这样的可能性。

马赛克化后的图像是加法的结果,我们看到的大部分图片文件的单个像素数据由三原色组成,三组数据各为0-255的整数,组合起来便是这个像素的色彩数据。马赛克则是将数十乃至数百个像素的色彩数据重组并杂糅起来,数据被破坏后逆向复原的难度也将飞速上升,目前没法逆向还原。

观点二:基于机器学习的马赛克还原

理论上或者传统方式逆向还原有很大局限性,基本上很难行得通,但是基于大数据和人工智能,尤其是AI 基于图像分析学习时有可能做到的。

打个比方,那就是人看片看多了,也会达到实际有码,心中无码的境界,机器也是如此,让机器不断的分析图片,记录特征值,通过训练使机器具备看片还原马赛克的功能。实现比较简单,Python很容易上手,但是要做到不把苍老师的片还原成小泽的,那就要看训练样本的大小和专业性了。

不过网友们应该开心的是,这至少提供了一种可能的途径,至于难以程度,那就是执行和细节的问题了。

观点三:谷歌已经出马了

谷歌已经在行动了,谷歌的算法其实是利用AI来对被消除的信息进行推测,实际上操作的过程和你用肉眼看到打码图片然后进行脑补是一样的。只不过AI算法是根据了海量的其他同类型数据(或者刚好就从互联网上找到了原始图片)进行推测,理论上是比人的脑补要更加可靠的。

但是,这样的算法仍然是不可能100%完全还原原始图片的,如果有幸完全命中,那也只是运气好而已。马赛克是造成信息丢失不可还原,不过你可以张冠李戴、比如AI换脸。

简而言之。去马赛克,逆向算法基本不太现实,机器学习还原还是可行的,与人类一样,要不断的给机器看片、各种各样的片,机器才会对去马赛克越来越专业。转业到以假乱真,以假成真那就是还原了。

你觉得呢?

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