馬賽克的本質是資訊丟失。

用大的畫素塊表示小的，也就意味著本來可能有10000個點的資訊，變成了100個。

所以是絕對不可逆的。

但是可以通過適當的手段將影象做的稍微平滑一點，可能會看起來很像沒有打過碼的。但這也僅僅是像，不是完全等同。說不定程式演算法完全猜錯了呢？

沒有，也不可能有。最多隻能是ai繪製，類似顯示半張圖，靠想象力補充另外一半，只能算是重繪，並不是原來圖。舉個例子，算式是1+1（原資料），計算後得出2（馬賽克處理後資料），已知結果是2，求算式，有無數個答案。

有一些打碼軟體只是把圖片分成很多塊，然後縮小大部分塊狀圖片，放大小部分圖片達到模糊效果，這一類軟體的打碼是可以還原的。坑的一匹[摳鼻]

主要看生成馬賽克演算法是不是可逆的，用不可逆馬賽克演算法加密馬賽克是不可能恢復的。可逆馬賽克演算法是可以恢復的。就像加密演算法一樣，密文看是亂碼，實際是可逆的。

在沒有新的資訊輸入情況下，不可能增加一個圖片的資訊量的。但是學習演算法本身是聽過大量資料學習得到的，因此通過演算法處理資料實際上就是輸入了新的資訊。所以通過一定演算法恢復馬賽克，一定程度上可以提高資訊量，但是絕對不是完全恢復打馬賽克前的影象資訊（生成的高解析度影象信度低於1）。從這個角度看，完全恢復馬賽克前影象是不可能的。

同一個馬斯克影象，訓練不同，完全可以給你恢復出一個花褲衩，也可以給你恢復出一些不可描述的影象，但是信度都不能達到1。

如果沒有參考的大資料，直接靠純演算法是不行的，因為1x1畫素被拉大成20x20覆蓋了別的資料，導致被覆蓋區域的資料熵太高，沒辦法還原；但是隨著大資料的出現，根據非馬賽克區域在大資料的比對說不定能找到100%的原始影象，即使沒有也可以通過大資料對背景和色塊區的顏色進行近似匹配追蹤拼成近似的影象。

我覺得隨著技術的發展，被打了馬賽克的圖片被恢復到100%是不可能的，但是恢復到99%是有可能的，因為在圖片中任何一個畫素都不可能是完全孤立的，它必然和周圍畫素存在聯絡要麼顏色相同要麼顏色漸變，這就是說根據周圍畫素的顏色是可以推測出某個畫素的顏色範圍並被計算機選出最優值。就類似原圖是是無損的png格式，而馬賽克恢復的是jpeg壓縮。雖然兩者影象並不完全相同，但是圖片恢復的目的已經達到了

馬賽克是不可逆的，是屬於影象畫素級別的修改，畫素級別的修改會直接導致原影象的資訊丟失。目前網上的各種馬賽克還原演算法，都是基於人工智慧的，根據馬賽克周邊區域的畫素，預測出馬賽克區域畫素的原本顏色值，並不屬於真正意義上的還原演算法。

那麼費勁幹嘛，有那個精力，還不如開發一個還原美顏相機的程式，誰開發出這個程式一定會火，直播都會被搞死氣，從此直播界清淨

根據已有材料，定製特徵演算法可以，就比如你把月亮打個馬賽克，就是個白月盤，還是可以用演算法直接去比對盤框生成月坑月影之類的。但是要一個通用的，那是不現實的，參考下目前的有些手機智慧觀月拍照，和美顏拍照