馬賽克，恩，好東西！

背後的色彩理論

早在1666年，牛頓就發現了一個現象，當一束太陽光通過一個玻璃棱鏡時，出現的光束不再是白的，而是一端是紫色到另一端是紅色的連續光譜。十九世紀初，托馬斯-楊提出了三疊加彩色理論，之後十九世紀中葉，麥克斯韋和亥姆霍茲對該理論進行了進一步的完善。人的眼睛通過三種可見光對視網膜的錐狀細胞的刺激來感受顏色，這些光在波長爲630納米的紅、530納米的綠和450納米的藍時的刺激達到高峯。

到底爲何物

根據彩色表示理論，彩色可由三種基本彩色（Primary Color）的組合表示，三種基本（紅綠藍）彩色所能表達的所有彩色組成該三基色的彩色空間。最爲常見的馬賽克模式是下圖中的貝爾彩色濾波陣列，該馬賽克模式以2×2像素塊爲基本單元，對紅綠藍分量進行亞採樣，其中綠色的採樣率是紅色和藍色的兩倍，這主要是因爲人類視覺系統綠色光波長附近的可見光最爲敏感。人們一直熱衷於馬賽克的研究，從論文發表網站知網搜索可以看出，關於馬賽克的研究在2000年逐漸增加，特別是在2013年左右達到了高峯。

去除黑科技

國內外對於去馬賽克的研究已經走過了二十餘年，簡而言之，想要在紛繁複雜的圖像信息中去除馬賽克，去除黑科技的主要工作將合在一起的素材信息進行“反求解”，已達到反璞歸真的終極效果。當然，其背後一定離不來計算機的先進識別和處理算法。迄今爲止已經有很多去馬賽克算法，歸納起來主要包括：啓發式算法、基於方向插值的算法、基於頻域處理的算法、基於小波的去馬賽克算法和基於重構的算法等等。以啓發式算法爲例，它是基於對彩色圖像的某些合理假設採用濾波操作來恢復顏色信息，進一步細分的話還可以分爲非自適應算法和自適應算法。

隱私保護

當然，馬賽克涉及的不僅僅是黑科技，更有隱私保護相關的道德意義。臉檢測在一百二十年前起源於國外，早期研究可追溯到20世紀70年代。衆所周知，攝像頭“電子眼”的全方位覆蓋也給人們的生活造成了一定的影響，例如用於記錄通過車輛牌照號的高清攝像頭，在記錄牌照號的同時，車中的人臉也難免會被拍攝到。爲保護人們的隱私，在公佈圖像視頻前就需要對其中出現的人臉採取特殊處理：馬賽克就有了用武之地。當然，臉特徵的變化（喜怒哀樂）、臉上某個部位可能被外物遮擋（頭髮、眼鏡等等）、人臉存在個體差異性（化妝、皺紋等等）都給人臉馬賽克的實現提出了不大不小的難題。不過我們有理由相信，難題終是要被髮展的科技所解決的，不是嗎？