抖音看马赛克原图(抖音马赛克图片)

手机号、身份证号等等信息，关联了很多我们重要的事情，所以，人们也越来越开始关注个人信息泄露这件事。通常，我们习惯给重要信息打码，以防止信息泄露，但是打码真的安全吗？网上随手一查就有很多打码复原的工具，打了码的内容还能被修复吗？

首先，通常所说的“打码”有两种形式，一种是用画笔涂抹掉关键信息的涂鸦式打码，另一种则是给照片打上“马赛克”。

1、涂鸦式打码，大部分可以复原

如果是用苹果自带的“水彩笔”，涂在关键信息上，通过对照片对比度、鲜明度、饱和度等参数的调整，再配合仔细辨别，大部分信息都可以复原。

抖音打码复原视频截图

2、“马赛克”打码，理论上不能被复原

马赛克是一种将影像特定区域的色阶细节劣化并造成色块打乱的图像处理技术，因为看上去像一个一个的小格子，所以便被称为马赛克。

可能要让宅男们失望了，因为马赛克生成的原理，导致马赛克几乎没有可能被复原。

马赛克在生成过程中，数字图像丢失了每个具体像素点的色彩值（RGB值）。马赛克的生成原理，可以用一张最低像素（8*8）的照片，简单说明一下。

假如原始图片如下：

8*8的像素原图

加上马赛克后，由于算法是按照固定的间隔取像素点。将图片分割成一些小块，小块的色彩值取左上角像素的值，所以加上马赛克后这张图片每个像素点表达的具体色彩值可能就是这样了：

4*4的像素块

如果在取值上再加大采样率的话，还可能变成这样：

2*2的像素块

你说，从最后一张图，你能想到第一张图的样子吗？

那么问题来了，AI技术日益发达，人眼分辨不出来的内容，AI也做不到吗？

随着技术的发展，已经出现了AI复原马赛克的相关技术项目。

例如大名鼎鼎的Google Brain，能够通过像素卷积神经网络Prior Network分析马赛克中的数据，然后通过条件型神经网络Conditioning Network把海量的图片都缩小到8*8像素大小，并且与原来的马赛克图片匹配选出最接近的，最后再选出类似图片把相关信息添加到马赛克中，以达到复原图片的效果。

《Pixel Recursive Super Resolution》不同分辨率下复原的图片

虽然通过分析可以得到最靠谱的原图，但实际原理就是一本正经的“猜”，用马赛克与图库里的照片对比，猜哪个最相似。

《Pixel Recursive Super Resolution》不同系数下复原的效果

打个比方，比如看到“床__ __ __ __ __”的诗句时，AI或许能匹配到李白的《静夜思》，从而复原出整篇诗词，但如果只是唇边的一个痦子，要怎么复原一张脸呢？

之前有网友用其他修复软件PULSE复原卡通形象，结果变成了迷惑行为大赏，马里奥也突变成了蘑菇精。

图片来自于网络，侵删

那么问题来了，给徐锦江打上马赛克，AI复原会变脸为雷神吗？

图片来自于网络，侵删

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