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來源公眾號(hào)：擴(kuò)展迷Extfans
有人說，馬賽克的發(fā)明，就是人類文明史上一次重大的“開倒車”。
也有人說，馬賽克就是阻礙人類進(jìn)步的絆腳石。
從功能上講，馬賽克是一種用來遮蓋原畫面的手段，有利也有弊。
從技術(shù)上講，馬賽克的原理是將某一個(gè)像素的顏色涂抹到整個(gè)范圍而造成原畫信息丟失。
所以，這個(gè)過程是不可逆的。
在個(gè)人隱私極其容易泄露的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，大家可能都會(huì)使用馬賽克來遮蓋圖片上的敏感信息。
比如身份證號(hào)、姓名、地址，用馬賽克掩蓋后，就能有效達(dá)到保護(hù)信息安全的目的。
但同樣的，在影視漫畫作品中，每當(dāng)出現(xiàn)兒童不宜或者血腥暴力的場景，都極有可能伴隨著厚重的馬賽克。
就算是正兒八經(jīng)的畫面，只要帶上馬賽克，畫風(fēng)就會(huì)變得奇奇怪怪起來。
雖然老司機(jī)門早就練成“心中無碼自然高清”的最高境界。但有碼觀影，始終如同隔靴搔癢，如鯁在喉。
俗話說的好，XX是第一科技生產(chǎn)力。自從人類世界出現(xiàn)了馬賽克后，自然也有人專注于如何去碼。
一直以來，號(hào)稱能去除馬賽克的軟件層出不窮，但大多都是掛著羊頭賣狗肉的惡意病毒軟件。
然而近期在Github上，又出現(xiàn)了一款號(hào)稱能抹去馬賽克讓原圖重現(xiàn)的神器，引發(fā)海內(nèi)外熱議。
這款工具名為Depix，上線沒幾天就在GitHub上標(biāo)星已超過一萬多，截止目前累計(jì)分支也超過了1.3k個(gè)。
讓它火出圈子的，就是下面這張效果圖：
如圖所示，第一行是打了一層巨厚馬賽克完全像素化后的文本內(nèi)容，看不出一點(diǎn)原始痕跡。
第二行則是經(jīng)過AI還原后的內(nèi)容，可以看到內(nèi)容其實(shí)基本上已經(jīng)被還原了，而且準(zhǔn)確度很高。
第三行就是根據(jù)第二行稍加推理得到的原始密碼了。
是的，最難被還原、甚至理論上說根本無法還原的文字，也在重重厚碼之后被Depix還原了！
這意味著，就算大家以后把姓名/身份證號(hào)/電話等個(gè)人敏感信息都打上了馬賽克發(fā)布到網(wǎng)上，也有可能被別人扒得一干二凈。
那么，這個(gè)不可思議的AI還原技術(shù)是如何實(shí)現(xiàn)的？
據(jù)項(xiàng)目作者介紹，使用 Depix 將打上馬賽克的文字恢復(fù)成原圖，只需要簡單的四步：
-
從屏幕截圖中截取像素塊作為一個(gè)選區(qū)。
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在具有相同字體設(shè)置（包括文本大小、字體、顏色、hsl）的編輯器中，粘貼具有預(yù)期字符的De Bruijn序列。
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制作一個(gè)序列的屏幕截圖，盡可能使用與創(chuàng)建像素化圖像相同的屏幕截圖工具。
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python depix.py -p[pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png
我們知道，打碼是圖像像素化處理的一種手段，它是通過將影像特定區(qū)域的色階細(xì)節(jié)劣化并打亂色塊，達(dá)到一種模糊圖像的效果。
如下圖所示，一個(gè)表情圖像打碼后，實(shí)際上被分為四個(gè)色塊，每個(gè)色塊被色塊平均值所覆蓋，最終形成了像素化表情。
由于原始信息丟失，因此不能直接反轉(zhuǎn)濾波器。
Depix的算法，就是利用了線性盒濾波器分別處理每個(gè)色塊的特點(diǎn)，對(duì)搜索圖像中的每一個(gè)塊進(jìn)行像素化來尋找直接匹配。
簡單來說，Depix的技術(shù)原理就是，將馬賽克區(qū)域的內(nèi)容分割成許多個(gè)小塊，然后再利用算法對(duì)每個(gè)小塊的內(nèi)容進(jìn)行平均值計(jì)算并覆蓋等。
目前，Depix這款工具還屬于特定領(lǐng)域的工具，只適用于使用線性方框?yàn)V波器創(chuàng)建的像素化圖像，且支持的主要是英文字母、數(shù)字以及英文半角下的符號(hào)等。
經(jīng)過測試，絕大多數(shù)英文字母、數(shù)字和符號(hào)可以通過Depix正確識(shí)別出來。
不過，開發(fā)者在研究過程中發(fā)現(xiàn)某些連寫的字符無法正確識(shí)別，因此也要進(jìn)行改進(jìn)。
雖然Depix算法輸出的結(jié)果并不太完美，但相比之前的其它技術(shù)而言，已經(jīng)算不錯(cuò)的了。
Depix的相關(guān)消息在網(wǎng)上傳開后立刻引發(fā)熱議，許多網(wǎng)友對(duì)這項(xiàng)技術(shù)表示了深切擔(dān)憂。
開發(fā)者強(qiáng)調(diào)稱，開發(fā)這個(gè)AI項(xiàng)目并不是為了竊取信息，而是利用ECB和明文攻擊的模式，提高信息保護(hù)技術(shù)。
他還在博客中建議大家，基于安全考慮，請(qǐng)不要使用馬賽克，最佳做法是直接將需要遮擋的區(qū)域使用黑條或者白條覆蓋，這樣是無法通過算法還原的。
當(dāng)然，除了Depix以外，試圖對(duì)馬賽克內(nèi)容進(jìn)行還原的開源項(xiàng)目還有很多。
此前，也跟大家介紹過一款名為PULSE的算法——它能根據(jù)模糊的馬賽克像素“畫”出一張新的人臉，在幾秒內(nèi)就能將圖像原始分辨率放大64倍，任何渣畫質(zhì)都可以秒變高清、逼真圖像。
細(xì)致到眉毛、睫毛、毛孔、皺紋、頭發(fā)，都能神還原。
對(duì)于這類項(xiàng)目的火爆，網(wǎng)上的質(zhì)疑聲一片，這些AI技術(shù)不可避免地被有些人用于不良或非法用途。
可以預(yù)見的是，AI還原馬賽克技術(shù)將會(huì)越來越成熟，未來關(guān)于去馬賽克的倫理道德、法律層面的問題也會(huì)越來越復(fù)雜。
https://github.com/beurtschipper/Depix
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