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有没有用逆向算法恢复马赛克的可能性？
马赛克是将一个一个方形区域的色彩求平均值，变成纯色。
我们用一维数字来比喻，***设一串数字是：314159265358，如果我每三个数求一次平均值，就得到：333555444555。解释：以前三个数314为例，3、1、4的平均值是2.66667，四舍五入为3。所以结果前三个数被替代为333。
很显然，单靠一条马赛克之后的信息，无法精确还原原始信息。这是一个不可逆的过程。
不过，事物是普遍联系的，现实世界很少有孤立的马赛克照片或视频。当一张照片对人物眼睛打码后，我们几乎都知道那是眼睛(傻傻的计算机不一定知道哦)，而且还是两个，基本对称，黑色的(东方人)，有眼珠和瞳孔。这就是典型的通过先验知识，进行脑补。只有像上面例子中333555444555这样完全脱离现实世界的马赛克才无法脑补。
下边这张马赛克图，近看完全不知道是什么。但是眯着眼或把手机放远一点，就能大概看出是个什么了。这就是人类的智慧。
如果计算机也像人类一样大量训练、学习，具备很多先验知识后，它们也可以对一张打码的图片进行“脑补”。最后实现还原，但是这种还原只是猜测。不可能真正还原。目前在深度学习领域，此类技术已经比较成熟。
上边我们似乎主要讨论的是图像，单个图像。而实际上很多的马赛克还出现在***中。***是一帧一帧的，比如一秒20帧。那么一个***，我们就可以收集带同一部位马赛克的成千上万帧，或者说成千上万张截图。
对大量相关联的马赛克进行还原，这对于计算机来说，就变得拥有更大潜能。这种能力甚至超越人类。
我们依然用简单例子说明。最开始提到了314159265358，我们对它打“马赛克”后，使用的“方块”分组是：314.159.265.358，马赛克后333.555.444.555。如果我们移动一位，就变成了3.141.592.653.38，马赛克后3.222.555.555.6，以此类推。那么，三次移位得到三组不同的马赛克结果，最终我们理论上就可以反推出原始的数字信息，类似于求解三元一次方程组。三个方程联立就有很大概率得到唯一解。
马赛克背后的影像要是能还原，也就是说用逆向算法来破解去除马赛克，还原图片或者***最初的状态，那将是一项造福普遍全男人类的伟大发明。
当然有的高手已经做到阅片无数、自然心中***的化境，这些同学还怕什么马赛克呢？马赛克是人类进步和发展的最大阻碍，就连Google也在尝试解决这个技术难题，以便更好地服务更多的电影爱好者。
马赛克是造成信息丢失不可还原，不过你可以张冠李戴、比如AI换脸
不过遗憾的是，根据计算机理论依据来说这项技术是不可实现的，马赛克算法的原理类似，你知道9+9等于18，但是你能说18一定等于9加9吗？马赛克算法造成的是信息丢失，你只能通过技术去用新的“影像”去替代 ，而不能回到原来的影像。举个例子，***设我们把某个人的眼睛打了马赛克，你就可以自己“PS一个新的眼睛”放到你去除马赛克以后的位置，但是这个图像并不是原来没打马赛克之前的图像，只是你通过自己的自然印象去“脑补”出来的。
现实世界中很多物体的形状你都知道大概是什么样的，比如一棵树、一株稻草、一条牛、一只羊、一只兔子、一只鸟、一条鱼等等，或者拿人来说，每个人的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴等器官都是不同的，可能极少数双胞胎有类似的，除此之外各有特色。可是具象化的某个器官你不会认错，比如你不会把眼睛错认成鼻子，每个器官都有自己各不相同又有类似的特点可以挖，比如鼻子有两个孔，嘴巴里面都有牙齿和舌头。
从这个意义上讲，我们是可以“还原”马赛克的，网上很多女明星“***门”都是通过这种方式实现的。很多女明星的脸被很多不怀好意的人，恶意PS到某些***明星，或者某些裸模的身上，然后通过这种方式去诋毁别人，其实跟我们说的“替代还原马赛克”是一样的道理。
目前Google和英伟达在这一方面做得比较好，基本上可以做到以***乱真的地步。就像AlphaGo一样，AI可以不断地学习和训练，数据库越大那么还原的程度就越接近真实值。同样用一个例子来说明，就拿还原一个中国人的脸型来说，被还原人是男性还是女性、南方人还是北方人，甚至具体到哪个西北的哪个村，东北的哪个屯儿，这样还原程度就会很高。当然可见的区域越多，还原的可能性越大，马赛克覆盖越全面，还原的可能性就越小。
没有什么你所谓的逆向算法，目前消除马赛克的技术是对马赛克区域进行图像预测，也就是通过机器学习成千上万张照片，来预测缺失部分的像素到底是什么。
所以说马赛克区域的预测是基于其他照片学习而产生的，如果马赛克图片和学习的其他图片没有关联性，那么预测的内容也不准确。
比如说一张公鸡的头被打上马赛克，但是你让机器学习几千几万张狗的照片，然后机器就会在马赛克区域还原成狗的头，形成狗头鸡身的奇怪照片。
所以还原是不可能还原的，这辈子都不可能完全还原原像。
很高兴能够看到和回答这个问题！
我曾经尝试过用一些所谓的黑科技方法逆向算法恢复马赛克，但是效果并不是很好，目前市面上的一些逆向算法恢复马赛克的方法处理马赛克的能力很有限，效果并不理想。所以，我可以说，截止到当前，世界上还没有用逆向算法恢复马赛克的可能性。
原则上，用反演算法消除马赛克是不可能的，因为马赛克本身会破坏原始图像的颜色数据。
也就是说，在理论上，这种可能性是不存在的。马赛克之后，图像是加法的结果。我们看到的大部分图片文件都是由三原色和0-255整数三组数据组成，这三组数据就是像素的颜色数据。而马赛克本身会将几十个（甚至上百个）像素进行重新组合和混合，所以数据破坏后恢复数据会比较困难，目前还没有反向恢复的功能。
马赛克是指创建像素的过程，对图像或***有破坏作用，包括破坏算法和编码数据。这也是一个不可逆的过程。图像代码易破解，但是马赛克消除难兑现。反向马赛克恢复算法理论上是基于软件算法进行读取反向操作，但编码过程中通常伴随着不可逆的原始信息，图像或***数据丢失，信息丢失后无法恢复。那些宣称能够去除马赛克，恢复原始图像的人并不否认这是事实。但这只是相邻像素的猜测和填充。其实，我们也有类似的自动蚀刻过程，但在这方面，软件会更加智能化。
目前，去马赛克技术可以预测马赛克面积，也就是说，马赛克的预测是建立在对其他照片的研究基础上的，如果马赛克与其他照片没有关系，预测就不准确。
比如，公鸡的头打上马赛克后，但你让机器看到成千上万张狗的照片，就会在狗头的马赛克区域重建汽车，就会被拍成鸡身的怪照片。所以，复原是不可能的，一辈子也不可能完全复原。马赛克技术是指研究人员使用开源软件来去除马赛克。然而，目前遇到的问题是图像可以被识别但不是重建。换句话说，软件可以找到与图片匹配的原图，无法得到真正的解码效果。简而言之，该软件可以最大限度地减少马赛克颜色等特征来识别图像，这是一种更高级的 "卡片搜索"。
谷歌已经在行动了。事实上，谷歌的算法是利用人工智能来进行马赛克信息的去除
其实，操作过程和肉眼看到的编码是一样的，然后大脑就会增强。谷歌Google Brain团队将AI代码空白技术作为一种应用技术，用于去除马赛克。机器学习后，通过AI智能运算能力和自动关联功能，猜测图像中缺失的内容，自动填充调色板中的像素，并相应增加像素数量，显示出马赛克去除图案。不过，人工智能算法是基于其他海量数据（或与互联网相同的图像），理论上比人脑更可靠。
不过，这种算法还是不能100%完全还原原图。如果你运气好，那也只是运气好。马赛克会造成不可挽回的信息损失。简而言之。当过渡到马赛克时，逆向算法基本上是不现实的，机器学习恢复的可能性仍然是一样的。就像人们不断观察机器，发现不同的部分，机器会越来越专业的去除马赛克。
虽然当前马赛克去除的相关技术还存在不足，但是，我们相信随着科技的发展，一定会有更好的办法完美地去掉顽固的马赛克水印！
以上便是我的一些见解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能够对您有所帮助！不清楚的地方您还可以关注我的头条号“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您！
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