图片打马赛克的原理是什么?处理过程是否可逆?

      马赛克和图像压缩不一样，马赛克的目的就是让你解不出来…假设是1000×1000的区域，打码成100×100

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      马赛克的一种不可逆算法：按照随机的间隔取一万个像素点。再强烈一点的不可逆：对这一万个像素点进行随机重排。要注意，取固定的间隔在图像处理中叫做采样频率，采样频率不够大的时候是可以通过中值、高斯等平滑方法方法补全的。

      8倍的时候已经打码打得很浓了。眼睛部位连眼白都没了。要恢复也已经恢复不了了。两倍的时候还是可以平滑出来的。

      其他的非打码的噪声，比如椒盐噪声，可以通过均值滤波恢复。

      甚至图片被涂掉了一部分也可以恢复：

      通常来讲，马赛克是不可逆损失信息的。
      “马赛克”处理相当于对图像信号的进行比原始数据更低频率的采样。根据奈奎斯特采样定理，如果这个采样频率比原始数据的频率的2倍还要低，那么必然产生不可逆的数据损失。大部分情况下，“马赛克”处理都会产生不可逆的数据损失。

      但在某些假设情况下，马赛克是可以还原的。
      以上数据损失的假设是：你对原始图像一无所知，它的每个像素的颜色都独立的可以以相同概率取到任何值。但那个假设在自然图像（照相机照出来的现实世界的图像）中并不完全适用。于是现在就有研究来还原马赛克，这种研究的假设是：自然图像并不是完全随机的图像。

      现在对于马赛克还原的研究主要有两种解决办法：
      1. 假设原始图像中，同一纹理会出现多次。
      于是模糊的部分就用图像中清晰的部分来填补，或者将多个模糊的同一种纹理进行比较，构造出一个清晰的纹理来替代它们。
      例：图片中有很多斑马，但其中一匹被打码了，于是去马赛克算法寻找这个图像中“最能匹配这个马赛克的”其它斑马的局部图像，然后用这个局部图像来填补那个马赛克。

      2. 在一个巨大的图库中寻找并组合出最能匹配马赛克的图案。
      自然图像中出现的物品，通常是有可能在其它地方出现的可以运用图像数据库丰富的“经验”来进行“脑补”。
      例：图片中有一行字，但是被打码了。不过码不够深，可以大概认出是什么字。于是去马赛克算法找到了最匹配的一系列字母的图片拼了上去，要多清晰有多清晰。

（所以说，最好的去马赛克的方法，还是你自己脑补比较可靠……）

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