像素化（又称马赛克）是一种常见的打码方式，通过降低图像中部分区域的分辨率来隐藏某些关键信息，比如：
但是，在你想隐藏信息的同时，有一些技术却反其道而行之，试图将图片还原为原始状态。最近，一个名为 Depix 的 GitHub 项目爆火，上线三天 star 量已经高达 6.9k。项目作者 Sipke Mellema 是一名信息安全顾问。
项目地址：https://github.com/beurtschipper/DepixDepix 能够从像素化图像截图中恢复原图中包含的文字密码。该项目适用于使用线性方框滤波器（linear box filter）创建的像素化图像。如下图所示，项目作者给出了像素化图像、恢复之后的效果和原图的对比结果：
马赛克打得够严实了，不过 Depix 还是基本解读出了被隐藏的信息。使用 Depix 从像素化图像截图中恢复文字密码，操作也比较简单：python depix.py -p [pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png
Depix 算法利用线性方框滤波器单独处理每一个 block 这一事实。它对搜索图像中的每一个 block 执行像素化以寻找直接匹配。对于大部分像素化图像，Depix 尽量寻找单匹配结果，并假设这些匹配是正确的。至于周围多匹配 block 的结果被看作像素化图像中相同的几何距离，并认为这些匹配也是正确的。该过程重复多次。在正确的 block 没有更多几何匹配后，Depix 将直接输出所有正确的 block。对于多匹配 block，Depix 将输出所有匹配的平均值。像素化常使用线性方框滤波器实现。线性方框滤波器的实现很简单，速度很快，可以并行处理多个 block。由于线性方框滤波器是一种确定性算法，对同样的值执行像素化通常会产生同样的像素化 block。使用同样位置的 block 对相同文本执行像素化，会得到同样的 block 值。我们可以尝试像素化文本来找出匹配的模式。幸运的是，这对于秘密值的一部分同样奏效。我们可以把每个 block 或 block 组合看作一个子问题。项目作者没有选择创建潜在字体的查找表。该算法要求在相同背景上具备相同的文本大小和颜色。现代文本编辑器还会添加色调、饱和度和亮度，也就是说存在海量潜在字体。项目作者给出的解决方案也很简单：使用待处理字符的德布鲁因序列，将其粘贴到相同的编辑器中，然后截图。该截图可以用作相似 block 的查找图像，例如：
德布鲁因序列包括待处理字符的所有双字符组合。这很重要，因为一些 block 会重叠两个字符。找出恰当的匹配需要搜索图像中具备相同像素配置的 block。在以下测试图像中，Depix 算法无法找到「o」的一部分。这是因为在搜索图像中，搜索 block 还包含下一个字母（「d」）的一部分，但在原始图像中这里有个空格。
创建字母的德布鲁因序列时加上空格显然会带来同样的问题：算法无法找到后续字母的恰当 block。有空格又有字母的图像需要更长的搜索时间，但结果也更好。对于大部分像素化图像而言，Depix 似乎能够找到 block 的单匹配结果，并假设这是正确的。然后将其周围多匹配 block 的匹配结果看作在像素化图像中处于相同的几何距离，并假设这些匹配也是正确的。在正确的 block 没有更多几何匹配后，Depix 直接输出所有正确的 block。对于多匹配 block，Depix 将输出所有匹配的平均值。虽然 Depix 的输出并不完美，但已经算不错了。下图展示了包含随机字符的测试图像的去像素化结果，大部分字符被正确读取：
对这个项目感兴趣的读者，可以自行尝试。
以后截图时给敏感信息打码，看来不能简单地用「马赛克了」。
https://www.linkedin.com/pulse/recovering-passwords-from-pixelized-screenshots-sipke-mellema/?trackingId=yYFSUnuxRXasNV%2Fh3ZsiSw%3D%3D「WAVE SUMMIT+2020 深度学习开发者峰会」由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办，来自行业内的人工智能专家和开发者们将分享 AI 时代的最新技术发展和产业应用经验，诸多顶级高校人工智能专家将就 AI 人才培养展开对话，AI 开源产品及社区专家也将共话开源趋势。本次峰会既有干货满满的分享、讨论，又有丰富多彩的展示、体验、互动，为开发者打造专属的 AI Party。12 月 20 日，北京 798 艺术园区 751 罐，点击阅读原文，参与报名。
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