Karena ada algoritma untuk mengaburkan gambar, sehingga sebagian tidak dapat dikenali, dapatkah kita membalikkan algoritme dan menghapus bagian yang tidak buram dari gambar?
Apakah ada program yang sudah melakukan itu, apakah itu mungkin, bahkan dalam waktu dekat?
algorithms
graphics
mahen23
sumber
sumber
Jawaban:
Dekonvolusi (juga lihat di sini dan di sini ) sebagian dapat menghapus foto. Ada banyak perangkat lunak di luar sana yang mengimplementasikannya, dan ini bahkan merupakan latihan dasar yang cukup mendasar dalam kelas pemrosesan gambar yang saya ambil di College. Tidak mungkin untuk sepenuhnya membalikkan blur, karena bersifat lossy, tetapi banyak informasi dapat dipulihkan (lihat juga di sini (PDF)).
Sebuah foto buram akan lebih mudah untuk dipulihkan daripada sesuatu yang tidak fokus, meskipun keduanya dapat dikembalikan ke tingkat tertentu.
sumber
Membalik manipulasi gambar tergantung pada bagaimana sesuatu telah dimanipulasi.
Karena gambar adalah representasi objek dan kami hanya memiliki data visual dalam gambar itu, kami tidak dapat "menghapusnya", karena kami tidak memiliki data.
Bayangkan gambar kabur (seperti wajah pixelated) mirip dengan email tanpa semua karakter, kami tidak akan dapat mengambil karakter yang kami miliki untuk membuat kata-kata persis dari email asli.
Mungkin ada cara untuk membuat apropriasi kasar seperti apa gambarnya, tetapi mereka hanya akan menjadi perkiraan, tidak seperti film Action "boost!" representasi manipulasi gambar.
Pembaruan: tautan wajib ke halaman tentang "wajah yang berputar-putar" http://sciencenotes.wordpress.com/2007/10/20/what-computers-can-swirl-computers-can-unswirl/
sumber
Dalam artikel Mengapa mengaburkan informasi sensitif adalah ide yang buruk penulis menggambarkan metode angka dan teks yang 'tidak kabur' .
Prosesnya mirip dengan serangan kamus: Anda membuat gambar kabur (dari pola yang sama) dari karakter / angka dan kemudian mencocokkannya dengan kabur.
sumber
Tidak, Anda tidak dapat membalikkan algoritme. Pada tingkat tertentu, sebagian besar filter blur bekerja dengan menjumlahkan dan rata-rata nilai piksel. Jika Anda menambahkan dua nilai piksel dan mengganti setiap angka dengan rata-rata keduanya, Anda nanti tidak dapat menentukan nilai mana yang semula Anda miliki.
Jika Anda hanya memiliki newPixel 1 dan 2, Anda tidak dapat mengetahui apakah piksel asli di mana 3 dan 5, 1 dan 7 atau kombinasi lainnya yang mungkin.
sumber
Tidak, karena blurring seperti kompresi lossy: menghapus informasi yang tidak dapat dipulihkan kata setelahnya.
sumber
Jika fungsi konvolusi kontinu maka harus dimungkinkan. Tetapi karena kita melewatinya ke filter terbatas pita, fungsinya tidak dapat berkelanjutan, beberapa informasi hilang. Tetapi Anda masih bisa menemukan perkiraan yang dekat.
sumber