从多个水印中恢复原始图像

Posted 2023-03-16

【中文标题】从多个水印中恢复原始图像

【英文标题】：Restore original image from multiple watermarked

【发布时间】：2021-03-25 13:11:19

【问题描述】：

我有多张带有水印的图片。每个水印形状相同，由白色 (#fff) 和黑色 (#000) 颜色组成，但比例随机：

不透明度 10-15% 身高 95-100% y 位置：从中间 +- ~20px 轻微变形

首先，我检测the lightest 和the darkest 变体。 另外，我可以列出不同像素的位置。那么，如何恢复original image？

我有很多想法，但每个想法都在某些情况下以失败告终。是否可以在不使用神经网络和其他库（如 OpenCV）的情况下解决此问题？

感谢您的帮助，我已经困惑了一个多星期了。

【问题讨论】：

为什么不想使用 OpenCV 或 NN？这不是一个简单的问题，您可以尝试仅使用 OpenCV 来解决它们，这取决于问题的范围。我想，这本身就非常困难。我认为没有办法轻松解决这个问题。最好的方法是使用 NN 方法。

您能否提供一张图片的几个或多个变体，用于演示目的？

@ChristophRackwitz，它可以是任何图像，其顶部有一个仅由白色和黑色组成的水印，但每个图像的位置和透明度不同。这样我们就得到了不同像素的地图。任务是为每个像素确定其原始颜色

我已经发布了答案。这对你有帮助吗？

已经在这里解决了：https://***.com/questions/52461350/remove-text-from-jpeg/52523303#52523303

【参考方案1】：

假设您拥有相同的图像，但每个版本中都有一些像素受到干扰...

堆叠它们，取中位数。

从数学上讲，您需要“众数”，但中位数是更常见的运算。要么将产生每个像素的多数值（或足够接近的值），这应该是该像素的未触及值。

您可以只使用 numpy 作为中值，使用 scikit-image 加载文件。

如果您的像素在所有版本中总是被水印覆盖，情况就会变得棘手。您必须制定一些水印对像素影响的模型。我认为这是可行的，但工作量很大。