现在对马赛克的还原主要有以下两种方式 。
1. 可以被推测出的图像画面
一幅图像中某一部分被马赛克处理过了,而在这副图像中更广的范围里,都有同质化的信息包围着马赛克,那么依据周围图像中清晰的部分,可以填补图像中马赛克不部分,或者依靠周围清晰的图像,在被马赛克处理的地方构造新的清晰的图像,以达到“复原”马赛克处理的效果 。
例如:在一块木地板上打块马赛克,这个时候想要复原它就可以借助木地板的其他部分的清晰图像来将模糊部分的图像重新填补 。
图七
图七,(a)为原图,(b)的中间部分被打了马赛克,(c)恢复后的图像 。然而(a)与(c)比较来说,可以明显的观察到它们是不同的,然而(c)图却看不到被马赛克处理的痕迹 。
2. 在巨大的图像库中依靠机器学习,来猜测出缺失信息
机器学习系统依靠海量的类型图片进行训练,让系统“学习”到相应信息 。而后系统再根据之前的训练,猜测出缺失的细节信息,来对马赛克图像的的模糊部分进行填充 。
例如:谷歌大脑发布的一款名为超强像素递归的AI系统 。它能够提高马赛克后图像画面的分辨率 。
图八
图 八,左边为马赛克后的图片,中间为AI系统推测的图片,右边是原图 。
可见,所谓的复原并不是真正的复原,只是一种填补、推测、计算而已 。
总结实际上,如果你对图像领域有所涉猎,就会知道,马赛克是一种不可逆算法,当对一幅图像进行马赛克处理后,所见即所见,仅依靠一张被处理的图片,它再也不可能被复原了 。
笔者曾经作为一位精力旺盛的青年时,对如何去除马赛克“研究”、“探索”颇多 。然而时光几何,皆匆匆流去 。当我熟知数字图像背后的机理时,我已经明白,再也回不到过去了 。
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