Исправление slovazap, (текущая версия) :
Это весьма широкий вопрос. Даже несколько широких вопросов. Информация в рамках одного изображения теряется, это факт. В «недрах» ничего не хранится, иначе не было бы уменьшения размера изображения, и восстановить потерянную информацию невозможно никак. Но если творчески подойти к вопросу, а именно выйти за рамки конкретного изображения, то возможно многое. Например, если натренировать нейронку на тонне изображений лиц и скормить ей пикселизованное изображения, есть высокий шанс получить что-то осмысленное. Если, скажем, от глаза у нас осталось 3x3 пикселя, глаза мы в них никак не увидим. Но если мы знаем что эти 9 пикселей - часть лица, и даже конкретно глаз, а различимых типов и расположений глаза у нас не так много (вспомните как составляется фоторобот), то вполне можно додумать что было до пикселизации под эти 9x9 пикселей. В среднестатистическом случае это даст какой-то результат. В частных случаях нет. Скажем, если в тренировочном наборе не было бельма или закрытого глаза, или макияжа, то соответствующие детали нейронка не восстановит. Или другой кейс - мне всегда было интересно как работала пикселизация лиц на телевидении 90-х. Кажется, что замозаенная область была зафиксирована в пределах кадра, и яркость каждого квадратика выбиралась скорее не как среднее яркостей всех точек в нём, а как значение центральной точки. А это значит что если взять видео и прикинуть как снятый человек двигал головой, то можно восстановить оригинальное лицо достаточно точно.
А что касается не мозаики, а, например, блюра, то с ним ещё проще, ибо информация там даже не теряется (кроме краёв изображения), и есть обратная функция. Есть программы для посстановления смазанных изображений, они тоже работает вполне успешно, главное знать ядро (это, грубо говоря, фигура в которую размажется один максимально яркий пиксель на максимально тёмном фоне). Для смазанных фотографий ядро это как правило штрих, описывающий перемещение камеры во время экспозиции кадра, и его ещё надо найти, но для искусственно заблюренных фотографий это как правило гауссова функция параметр которой легко подобрать.
Исходная версия slovazap, :
Это весьма широкий вопрос. Даже несколько широких вопросов. Информация в рамках одного изображения теряется, это факт. В «недрах» ничего не хранится, иначе не было бы уменьшения размера изображения, и восстановить потерянную информацию невозможно никак. Но если творчески подойти к вопросу, а именно выйти за рамки конкретного изображения, то возможно многое. Например, если натренировать нейронку на тонне изображений лиц и скормить ей пикселизованное изображения, есть высокий шанс получить что-то осмысленное. Если, скажем, от глаза у нас осталось 3x3 пикселя, глаза мы в них никак не увидим. Но если мы знаем что эти 9 пикселей - часть лица, и даже конкретно глаз, а различимых типов и расположений глаза у нас не так много (вспомните как составляется фоторобот), то вполне можно додумать что было до пикселизации под эти 9x9 пикселей. В среднестатистическом случае это даст какой-то результат. В частных случаях нет. Скажем, если в тренировочном наборе не было бельма или закрытого глаза, или макияжа, то соответствующие детали нейронка не восстановит. Или другой кейс - мне всегда было интересно как работала пикселизация лиц на телевидении 90-х. Кажется, что замозаенная область была зафиксирована в пределах кадра, и яркость каждого квадратика выбиралась скорее не как среднее яркостей всех точек в нём, а как значение центральной точки. А это значит что если взять видео и прикинуть как снятый человек двигал головой, то можно восстановить оригинальное лицо достаточно точно.