突破视觉屏障:马赛克消除与照片还原的技术边界探索
在数字图像处理领域,马赛克作为一种常见的信息隐藏手段,其消除与原始图像还原始终是充满争议的技术难题。从刑侦取证到隐私保护,从影视修复到AI生成内容处理,这项技术既承载着数据恢复的期待,也面临着伦理与法律的严峻考验。本文将从技术原理、算法演进、现实局限及伦理框架
在数字图像处理领域,马赛克作为一种常见的信息隐藏手段,其消除与原始图像还原始终是充满争议的技术难题。从刑侦取证到隐私保护,从影视修复到AI生成内容处理,这项技术既承载着数据恢复的期待,也面临着伦理与法律的严峻考验。本文将从技术原理、算法演进、现实局限及伦理框架
近日,一篇发表于计算机视觉顶级期刊 TPAMI 的文章提出了一项为高效图像复原任务量身打造的深度学习模型,自适应稀疏 Transformer(AST-v2)模型。针对现有方法在性能与效率难以兼顾的问题,AST-v2 通过降低特征冗余、抑制无关区域的噪声交互,为