研究.jpg图片马赛克问题

本文深入解析JPEG图片格式的组成及各部分的作用,包括文件头、图像识别信息、量化表、图像基本信息等内容,并通过实例展示了JPEG的压缩编码过程。

前奏

上次做了那个CTFBlink之后,对.jpg图片挺好奇的,于是准备来研究一下

jpg图片对比

在这里插入图片描述

jpg图片格式详解

JPEG图片格式组成部分:SOI(文件头)+APP0(图像识别信息)+DQT(定义量化表)+SOF0(图像基本信息)+DHT(定义Huffman表)+DRI(定义重新开始间隔)+SOS(扫描行开始)+EOI(文件尾)

JPEG文件的每个段都一定包含两部分一个是段的标识,它由两个字节构成:第一个字节是十六进制0xFF,第二个字节对于不同的段,这个值是不同的。
在这里插入图片描述
紧接着的两个字节存放的是这个段的长度(除了前面的两个字节0xFF和0xXX,X表示不确定。它们是不算到段的长度中)。

段的一般结构

名称 字节数 数据 说明
段标识 1 FF 每个新段的开始标识
段类型 1 类型编码(称作“标记码”)
段长度 2 包括段内容和段长度本身,不包括段标识和段类型
段内容 <=65533字节

段类型

段类型 标记码 说明
SOI D8 文件头
EOI D9 文件尾
SOF0 C0 帧开始(标准 JPEG)
SOF1 C1 同上
DHT C4 定义Huffman表(霍夫曼表)
SOS DA 扫描行开始
SOS DB 定义量化表
DRI D0 定义重新开始间隔
APP0 E0 定义交换格式和图像识别信息
COM FE 注释

说明:有的文章也将DNL段(标记码=DC,定义扫描行数)列为必须段

PS:段类型有30种,但只有10种是必须被所以程序识别的,其它的类型都可以忽略

SOI文件头

JPEG文件的开始2个字节都是FF D8这是JPEG协议规定的

名称 字节数
段标识 1 FF
段类型 1 D8

也就是这两个字节构成了JPEG文件头
在这里插入图片描述

APP0图像识别信息

APP0(图像识别信息)

名称 字节数 说明
段标识 1 FF
段类型 1 E0
段长度 2 0010 如果有RGB缩略图就=16+3*n(以下为段内容)
交换格式 5 4A46494600 “JFIF”的ASCII码
主版本号 1
次版本号 1
密度单位 1 0=无单位;1=点数/英寸;2=点数/厘米
X像素密度 2 水平方向的密度
Y像素密度 2 垂直方向的密度
缩略图X像素 1 缩略图水平像素数目
缩略图Y像素 1 缩略图垂直像素数目
(如果“缩略图X像素”和缩略图Y像素的值均>0,那么才有下面的数据)
n=缩略图像素总数=缩略图X像素*缩略图Y像素
  1. JFIF是JPEG File Interchange Forma的缩写,即JPEG文件交换格式,另外还有TIFF等格式,很少用
  2. “如果有RGB缩略图就=16+3*n”是什么意思呢?比如说“缩略图X像素”和“缩略图Y像素”的值均为48,就表示有一个48*48
去除图片上的马赛克并尽可能还原原始图像内容,目前已有多种工具和技术可以实现这一目标。以下是一些常见的在线工具和方法,适用于不同程度的马赛克处理场景: - **Depix** 是一个专门用于从马赛克屏幕快照中恢复密码的工具,适用于使用线性框滤镜创建的马赛克图像。该工具基于已知的文本块进行匹配和还原,对于特定类型的马赛克具有一定的恢复能力。该工具可以在 GitHub 上获取,地址为:https://github.com/beurtschipper/DepixExample[^1]。 - **PULSE** 是由杜克大学研究团队开发的一种基于人工智能的图像恢复技术,能够从模糊或马赛克图像中还原出接近原始的图像内容。虽然目前该技术还无法做到 100% 精确还原,但随着 AI 学习算法和训练数据的不断优化,其效果正在逐步提升。该技术展示了深度学习在图像恢复领域的巨大潜力[^2]。 - **AI 图像修复工具** 如 DeepFillv2、LaMa 等基于深度学习的图像修复模型,能够对马赛克区域进行内容推测并生成视觉上合理的图像补全。这些工具通常提供在线服务或可部署在本地环境中,适合处理复杂背景或大面积模糊区域。 - **Photoshop 内容感知填充** 是 Adobe Photoshop 提供的一项功能,可以自动分析图像内容并在用户指定的区域内进行智能填充。对于小范围的马赛克或模糊区域,结合手动绘制工具可以实现较好的修复效果。 - **在线图像处理平台** 如 Fotor、Fotor在线工具、Canva、Remove.bg 等也提供了一定程度的图像修复功能,虽然它们主要用于图像美化和背景去除,但在处理轻微马赛克时可以作为辅助工具使用。 - **小Q画笔** 是一款适用于 iOS 和 Android 的图像标注工具,支持对图片进行马赛克处理,但不提供去马赛克功能。它主要用于在图片上添加文字说明、箭头、形状等标记,适合日常社交分享时的隐私保护需求[^3]。 如果希望获得更高质量的图像恢复结果,建议使用基于深度学习的图像修复模型,如 LaMa 或 PULSE,并在具备一定计算资源的环境下运行。以下是一个使用 Python 和 OpenCV 的示例代码片段,用于调用图像修复模型进行图像恢复: ```python import cv2 import numpy as np from修复模型导入模型 model = 加载预训练模型() image = cv2.imread('input_image.jpg') mask = cv2.imread('mask_image.jpg', 0) # 马赛克区域的掩码图像 result = model.inpaint(image, mask, inpaintRadius=3) cv2.imwrite('restored_image.jpg', result) ``` ###
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