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马赛克,能去除了!

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发表于 2020-12-24 04:03:22 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 香港

原标题:马赛克,能去除了 !

有人说,马赛克的发明,就是人类文明史上一次庞大的“开倒车”。

也有人说,马赛克就是拦阻人类进步的绊脚石。

从功能上讲,马赛克是一种用来遮掩原画面的本领,有利也有弊。

从技能上讲,马赛克的原理是将某一个像素的颜色涂抹到整个范围而造成原画信息丢失。

以是,这个过程是不可逆的。

F8yrn8z8NzRyXRpv.jpg

在个人隐私极其轻易泄漏的网络期间,各人大概都会利用马赛克来遮掩图片上的敏感信息。

好比身份证号、姓名、地点,用马赛克掩饰后,就能有用到达掩护信息安全的目标。

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但同样的,在影视漫画作品中,每当出现儿童不宜大概血腥暴力的场景,都极有大概陪同着厚重的马赛克。

就算是正儿八经的画面,只要带上马赛克,画风就会变得奇希奇怪起来。

固然老司机门早就练成“心中无码天然高清”的最高地步。但有码观影,始终犹如隔靴搔痒,如鲠在喉。

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俗话说的好,XX是第一科技生产力。自从人类天下出现了马赛克后,天然也有人专注于怎样去码。

不停以来,号称能去除马赛克的软件层出不穷,但大多都是挂着羊头卖狗肉的恶意病毒软件。

然而近期在Github上,又出现了一款号称能抹去马赛克让原图重现的神器,引发国内外热议。

这款工具名为Depix,上线没几天就在GitHub上标星已凌驾一万多,停止现在累计分支也凌驾了1.3k个。

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让它火出圈子的,就是下面这张结果图:

如图所示,第一行是打了一层巨厚马赛克完全像素化后的文本内容,看不出一点原始陈迹。

第二行则是颠末AI还原后的内容,可以看到内容实在根本上已经被还原了,而且正确度很高。

第三行就是根据第二行稍加推理得到的原始暗码了。

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是的,最难被还原、乃至理论上说根本无法还原的笔墨,也在重重厚码之后被Depix还原了!

这意味着, 就算各人以后把姓名/身份证号/电话等个人敏感信息都打上了马赛克发布到网上,也有大概被别人扒得一干二净。

那么,这个不可思议的AI还原技能是怎样实现的?

据项目作者先容,利用 Depix 将打上马赛克的笔墨规复成原图,只必要简朴的四步:

  • 从屏幕截图中截取像素块作为一个选区。

  • 在具有雷同字体设置(包罗文本巨细、字体、颜色、hsl)的编辑器中,粘贴具有预期字符的De Bruijn序列。

  • 制作一个序列的屏幕截图,尽大概利用与创建像素化图像雷同的屏幕截图工具。

  • 实行如下下令:

python depix.py -p[pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png

我们知道,打码是图像像素化处置惩罚的一种本领,它是通过将影像特定地区的色阶细节劣化并打乱色块,到达一种含糊图像的结果。

线性盒滤波器则是此中一种较为广泛的处置惩罚算法。

如下图所示,一个心情图像打码后,现实上被分为四个色块,每个色块被色块均匀值所覆盖,终极形成了像素化心情。

由于原始信息丢失,因此不能直接反转滤波器。

qwiFstCMCwDZS8sT.jpg

Depix的算法,就是使用了线性盒滤波器分别处置惩罚每个色块的特点,对搜刮图像中的每一个块举行像素化来探求直接匹配。

简朴来说,Depix的技能原理就是,将马赛克地区的内容分割成很多个小块,然后再使用算法对每个小块的内容举行均匀值盘算并覆盖等。

现在,Depix这款工具还属于特定范畴的工具, 只实用于利用线性方框滤波器创建的像素化图像,且支持的重要是英笔墨母、数字以及英文半角下的符号等。

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固然Depix算法输出的效果并不太完善,但相比之前的别的技能而言,已经算不错的了。

C3CKXE42Zh50Zg3k.jpg

Depix的相干消息在网上传开后立即引发热议,很多网友对这项技能表现了深切担心。

开辟者夸大称,开辟这个AI项目并不是为了盗取信息,而是使用ECB和明文攻击的模式,进步信息掩护技能。

他还在博客中发起各人,基于安全思量,请不要利用马赛克,最佳做法是直接将必要遮挡的地区利用黑条大概白条覆盖,如许是无法通过算法还原的。

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固然,除了Depix以外,试图对马赛克内容举行还原的开源项目另有许多。

好比PULSE算法——它能根据含糊的马赛克像素“画”出一张新的人脸,在几秒内就能将图像原始分辨率放大64倍,任何渣画质都可以秒变高清、传神图像。

过细到眉毛、睫毛、毛孔、皱纹、头发,都能神还原。

cw8t1Q6q9g83o146.jpg

对于这类项目标火爆,网上的质疑声一片,这些AI技能不可制止地被有些人用于不良或非法用途。

可以预见的是,AI还原马赛克技能将会越来越成熟,将来关于去马赛克的伦理道德、法律层面的题目也会越来越复杂。返回搜狐,检察更多

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