电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级康深杰
一. 背景
在上个学期结束的新生研讨课上曾兵院长曾给我们带来过一场有关图片处理的精彩讲座，其间有关马赛克技术的讲解让我印象深刻。今天，我想在这简要的谈谈马赛克和反马赛克技术在现实中的应用。
二.什么是马赛克
首先我们要先知道一张图片是由什么微小的元素构成的。就用RGB R（red红色），G（green绿色），B（blue蓝色）来举例子，这三种颜色每种都有0~255范围内的强度值，数字越高越亮，例如，亮红色使用 R 值 255、G 值 0 和 B 值 0，有色光可被无色光冲淡并变亮。如蓝色光与白光相遇，结果是产生更加明亮的浅蓝色光。所以R、G、B的值的不同来混合颜色，不同的颜色构成了我们形形色色的图片。
好了其次我们来看看马赛克的定义：根据百度百科上的解释，马赛克是指现行广为使用的一种图像（视频）处理手段，此手段将影像特定区域的色阶细节劣化并造成色块打乱的效果，因为这种模糊看上去有一个个的小格子组成，便形象的称这种画面为马赛克。
所以说对一张有很多不同色块的图片来说，马赛克就是圈出一个范围的色块，对其中的像素点进行随机排列的结果。如图所示，采样间隔越大，图片也就越模糊。反之采样间隔越小，图片马赛克效果就越不明显。
在现实生活中，马赛克的目的目的通常是使之无法辨认，很好地保护了人们的隐私。由于常用于处理敏感影像，马赛克常常也影射了敏感影像本身，形成一种暗喻。
那么在真正的刑侦或反恐领域，专家要如何处理一张打了码的人质或地标图片呢？这就需要用到反马赛克技术了。
三.如何去除马赛克
首先我们应该明确马赛克技术是一种不可逆操作，其目的就是让你恢复不了，因为想要恢复打了马赛克的图片，理论上来说只有根据打码时软件的算法进行逆向运算，进而恢复原有像素点。可是在打码后，原有像素点是已经消失了的，所以想要恢复原图像，就只能靠机器来“猜”了。机器“猜”的准的话或许真的可以复原打了码的图片，“猜”的不准的话恐怕会跟原图相差十万八千里了。有研究者建立了一个用于面部识别和文字识别的软件系统，可以相当准确地识别被模糊或马赛克遮掉的内容。他们采用开源软件Torch，并对一些网络素材进行测试，结果显示图片能够达到极高的准确度。不过，目前图片只能进行识别而非还原，换句话说，软件能够找到和图片相符的原始图像，而不能实现真正的去码。简单来说，就是这个软件可以根绝马赛克的颜色以及其他特征，去识别图像，是一种更高级的“以图搜图”。
除了软件上的应用，还有一些方法可以运用在反马赛克技术中。让我们一起来了解一下。
量化
量化就是将采样后的图像函数fs(mΔx,nΔy)的连续像素值转变为其数字等价量的过程。为了使人能够觉察出图像的细微变化，量化的级别要足够高。大部分图像数字化设备采用k个等间隔的量化方式，如果用b位来表示像素亮度的数值，那么亮度级别就是k=2^b，通常使用每个像素8位（bit），特殊的测量设备每个像素使用12位或更多位。
如图所示，位数越高，图片也就越清晰了。
均值滤波
均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
这种方法一般用于其他的非打码噪声的恢复。比如： 
（这里给出掩模的概念：用选定的图像、图形或物体,对待处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中,掩模可以是胶片、滤光片等。数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。）
甚至有损失的图片也可以恢复，这里就需要用到限制数据有效性下的均值滤波。它的意思是仅使用满足某种标准的像素做平均，从而避免模糊。
首先设定一个非法数据范围[min,max]，
规定只有在[min,max]内的像素值才被其领域的平均所取代，并且只有有效的数据才对领域的平均有贡献。最后做卷积掩映：
结语
以上就是我基于新生研讨课所讲图像处理技术的一些想法，其实反马赛克技术本身就可以运用在刑侦，勘探等现实生活中。未来，相信通过深度的机器学习，这项技术将越来越成熟，图片的处理效果也会越来越好！
摘要：
https://www.guokr.com/question/440890/
https://baike.baidu.com/item/图像掩模/4857425
https://baike.baidu.com/item/均值滤波/8692662?fr=aladdin