耗子扛刀一路找猫
都热么什么智商，还一群人理论论证，能不能逆向计算。老子来告诉你，像素少了，元素少了。只有多精简，没有少丰富
就事实死怼
马赛克是将一个一个方形区域的色彩求平均值，变成纯色。
我们用一维数字来比喻，假设一串数字是：314159265358，如果我每三个数求一次平均值，就得到：333555444555。解释：以前三个数314为例，3、1、4的平均值是2.66667，四舍五入为3。所以结果前三个数被替代为333。
很显然，单靠一条马赛克之后的信息，无法精确还原原始信息。这是一个不可逆的过程。
不过，事物是普遍联系的，现实世界很少有孤立的马赛克照片或视频。当一张照片对人物眼睛打码后，我们几乎都知道那是眼睛(傻傻的计算机不一定知道哦)，而且还是两个，基本对称，黑色的(东方人)，有眼珠和瞳孔。这就是典型的通过先验知识，进行脑补。只有像上面例子中333555444555这样完全脱离现实世界的马赛克才无法脑补。
下边这张马赛克图，近看完全不知道是什么。但是眯着眼或把手机放远一点，就能大概看出是个什么了。这就是人类的智慧。
如果计算机也像人类一样大量训练、学习，具备很多先验知识后，它们也可以对一张打码的图片进行“脑补”。最后实现还原，但是这种还原只是猜测。不可能真正还原。目前在深度学习领域，此类技术已经比较成熟。
上边我们似乎主要讨论的是图像，单个图像。而实际上很多的马赛克还出现在视频中。视频是一帧一帧的，比如一秒20帧。那么一个视频，我们就可以收集带同一部位马赛克的成千上万帧，或者说成千上万张截图。
对大量相关联的马赛克进行还原，这对于计算机来说，就变得拥有更大潜能。这种能力甚至超越人类。
我们依然用简单例子说明。最开始提到了314159265358，我们对它打“马赛克”后，使用的“方块”分组是：314.159.265.358，马赛克后333.555.444.555。如果我们移动一位，就变成了3.141.592.653.38，马赛克后3.222.555.555.6，以此类推。那么，三次移位得到三组不同的马赛克结果，最终我们理论上就可以反推出原始的数字信息，类似于求解三元一次方程组。三个方程联立就有很大概率得到唯一解。
视频中的图片帧也是一样的道理，当我们对同一个部位的马赛克进行大量收集，就可以求解出原始信息。
总之，理论上，如果从一个视频中抠出同一个打码对象的大量马赛克图片帧，是可以非常接近真实地逆向的。只不过，目前的技术水平，似乎离这个目标还有一点远。目前主要还是针对孤立的单张图片(或视频帧)尝试复原，还不能结合“上下文”。
但我相信，让人工智能可以结合上下文，动态跟踪视频中的打码对象，进行联立求解，这种技术不会太遥远。
犍为真人
马赛克是对图像或视频具有破坏性作用的像素化过程，其中就包括算法和媒体编码数据的破坏。这也是一种不可逆的过程。打码容易，消码难。
逆向算法恢复马赛克理论上是要依托打码软件的算法来反推逆向运算，但打码过程中就伴随着源信息的不可逆损失，图像或视频特征信息丢失后一般也不可恢复了。
而那些宣称能够去除马赛克并还原原始图像的，不否认的确有所效果。但这也只是通常相邻像素猜测并进行填充，实际跟我们人自动脑补的过程是类似的，不过软件在这方面会更加智能化。
就好比谷歌Google Brain团队推出的AI消码系统就是针对马赛克消除的一种应用技术了。通过AI智能计算能力以及凭借机器学习后自动联想猜测图像缺失内容，从色块容差上自动性进行像素填充增加细节内容，并且相应放大像素倍数，从而呈现消除马赛克的图片。
这是一种依靠机器算法来放大像素再填充的方式，更的就是依靠AI系统的积累学习了。当不断被海量的照片内容训练后，也随之产生记忆系统和媒体特征库。再凭借记忆系统就可更有针对性对图像缺失内容进行猜测并还原了。
说到底，这就是一个猜的过程，然后实际应用效果还要看打码程度和特征库有没有更好的细节匹配了。根本也谈不上是逆向算法恢复马赛克。
目前马赛克消除技术是有，但局限性也很多。另外可能也会依靠大数据来搜集图形然后进行关键信息匹配，通过匹配度来快速恢复图像，不过这种就更像是以图搜图了，而并非消码本身。
IT小众
打码是一个减少（不是完全消除）信息量的过程，丢失的信息就已经丢失了，不在这张图上有任何的呈现，所以单纯通过恢复是没有办法恢复的。
举一个简单的例子，一个16个像素的图像，用一个很简单的算法打码，每四个像素取左上角的像素的值。
显然，丢失的细节（像素）就是丢失了，再也找不到了，没有方法能恢复出来。那么有人可能会说，可以用平均数的方法得到，保留原来像素的部分信息啊。对的，这个丢失的信息是会比我这种方法少一点，也仅仅就是一点罢了，至于为什么不能恢复，很简单，1+2可以算出得3，但是，3等于两个数相加，谁也算不出具体是哪两个。 马赛克背后的影像要是能还原，也就是说用逆向算法来破解去除马赛克，还原图片或者视频最初的状态，那将是一项造福普遍全男人类的伟大发明。
当然有的高手已经做到阅片无数、自然心中无码的化境，这些同学还怕什么马赛克呢？马赛克是人类进步和发展的最大阻碍，就连Google也在尝试解决这个技术难题，以便更好地服务更多的电影爱好者。
马赛克是对图像或视频具有破坏性作用的像素化过程，其中就包括算法和媒体编码数据的破坏。这也是一种不可逆的过程。打码容易，消码难。
逆向算法恢复马赛克理论上是要依托打码软件的算法来反推逆向运算，但打码过程中就伴随着源信息的不可逆损失，图像或视频特征信息丢失后一般也不可恢复了。
而那些宣称能够去除马赛克并还原原始图像的，不否认的确有所效果。但这也只是通常相邻像素猜测并进行填充，实际跟我们人自动脑补的过程是类似的，不过软件在这方面会更加智能化。
就好比谷歌Google Brain团队推出的AI消码系统就是针对马赛克消除的一种应用技术了。通过AI智能计算能力以及凭借机器学习后自动联想猜测图像缺失内容，从色块容差上自动性进行像素填充增加细节内容，并且相应放大像素倍数，从而呈现消除马赛克的图片。
这是一种依靠机器算法来放大像素再填充的方式，更的就是依靠AI系统的积累学习了。当不断被海量的照片内容训练后，也随之产生记忆系统和媒体特征库。再凭借记忆系统就可更有针对性对图像缺失内容进行猜测并还原了。
说到底，这就是一个猜的过程，然后实际应用效果还要看打码程度和特征库有没有更好的细节匹配了。根本也谈不上是逆向算法恢复马赛克。
目前马赛克消除技术是有，但局限性也很多。另外可能也会依靠大数据来搜集图形然后进行关键信息匹配，通过匹配度来快速恢复图像，不过这种就更像是以图搜图了，而并非消码本身。
人生处处惹尘埃
先回答问题——逆向算法恢复马赛克是不可能的。
再回答为什么不能——因为马赛克是对原有图像数据进行破坏性的数据污染，这种污染是不可逆的。做个假设，原有数据二进制表达为：10101110100101101101，某人A将该图像的数据无厘头地污染为：100000010101111110，某人B将该图像的数据污染为：1000000000000011。这2人都实现了马赛克，但从（原图->马赛克图）的过程都是人的主观行为，无厘头的行为，是没有统一的、不可测算的逻辑关系。如果在没有原图原始数据的参照下，要通过计算机逆向算法恢复为原始数据，目前没有什么技术可以实现，也没有什么算法可以实现。
当然，如果有原始图像数据参照的情况下，是完全可以逆向恢复的。比如：png 格式的图片是保留图层信息的。假设有2个图层，第一层保留原始图层数据（无污染），第二层为马赛克图像。其效果第二层遮挡住第一层的原始图像数据，那么所谓的逆向算法只是删除马赛克图层，将第一层原始图像完整呈现，那就做到恢复了。
北山闲话
马赛克背后的影像要是能还原，也就是说用逆向算法来破解去除马赛克，还原图片或者视频最初的状态，那将是一项造福普遍全男人类的伟大发明。
当然有的高手已经做到阅片无数、自然心中无码的化境，这些同学还怕什么马赛克呢？马赛克是人类进步和发展的最大阻碍，就连Google也在尝试解决这个技术难题，以便更好地服务更多的电影爱好者。
马赛克是造成信息丢失不可还原，不过你可以张冠李戴、比如AI换脸
不过遗憾的是，根据计算机理论依据来说这项技术是不可实现的，马赛克算法的原理类似，你知道9+9等于18，但是你能说18一定等于9加9吗？马赛克算法造成的是信息丢失，你只能通过技术去用新的“影像”去替代 ，而不能回到原来的影像。举个例子，假设我们把某个人的眼睛打了马赛克，你就可以自己“PS一个新的眼睛”放到你去除马赛克以后的位置，但是这个图像并不是原来没打马赛克之前的图像，只是你通过自己的自然印象去“脑补”出来的。
现实世界中很多物体的形状你都知道大概是什么样的，比如一棵树、一株稻草、一条牛、一只羊、一只兔子、一只鸟、一条鱼等等，或者拿人来说，每个人的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴等器官都是不同的，可能极少数双胞胎有类似的，除此之外各有特色。可是具象化的某个器官你不会认错，比如你不会把眼睛错认成鼻子，每个器官都有自己各不相同又有类似的特点可以挖，比如鼻子有两个孔，嘴巴里面都有牙齿和舌头。
从这个意义上讲，我们是可以“还原”马赛克的，网上很多女明星“艳照门”都是通过这种方式实现的。很多女明星的脸被很多不怀好意的人，恶意PS到某些色情明星，或者某些裸模的身上，然后通过这种方式去诋毁别人，其实跟我们说的“替代还原马赛克”是一样的道理。
目前Google和英伟达在这一方面做得比较好，基本上可以做到以假乱真的地步。就像AlphaGo一样，AI可以不断地学习和训练，数据库越大那么还原的程度就越接近真实值。同样用一个例子来说明，就拿还原一个中国人的脸型来说，被还原人是男性还是女性、南方人还是北方人，甚至具体到哪个西北的哪个村，东北的哪个屯儿，这样还原程度就会很高。当然可见的区域越多，还原的可能性越大，马赛克覆盖越全面，还原的可能性就越小。
EmacserVimer
有软件可以恢复，我之前下过一个，还是不错的，虽然不能说完美。因为是付费版的，所以没有体验所有的功能和最佳效果。
子昕85914147
谷歌已经有这种算法了。
但是说实话，打马赛克的过程中消除了部分信息，这部分信息是没有留存在图片中的，所以单纯靠这张被打码的图片是不可能还原原始信息的，也就是说这样是不可能恢复原始图片的。
那么谷歌是怎么做的呢？
谷歌的算法其实是利用AI来对被消除的信息进行推测，这个过程和你用肉眼看到打码图片然后进行脑补是一样的。只不过AI算法是根据了海量的其他同类型数据（或者刚好就从互联网上找到了原始图片）进行推测，理论上是比人的脑补要更加可靠的。
但是，这样的算法仍然是不可能100%完全还原原始图片的，如果有幸完全命中，那也只是运气好而已。
不会编汇编
单纯的马赛克图片本身绝无还原可能，因为有效像素少了，信息也就损失了。
就这一句话就够了。
陀飞轮330
应该能，就像破译密码一个道理，马赛克是加密过程，恢复就是破译过程，只是现在还没有找到这个办法或者说路径。
