馬賽克是壹種廣泛使用的圖像（視頻）處理方法，它惡化了圖像特定區域的色階細節並導致色塊受到幹擾。因為這種模糊似乎是由小方塊組成的，所以被形象地稱為馬賽克。其目的通常是使其無法識別。
目前馬賽克多為文字圖片和普通圖片。圖中，以現在的技術，如果只是壹小部分，我們可以通過技術手段進行壹定程度的還原，但需要很多原畫大佬來還原，壹般沒人做。
擴展數據
目前，馬賽克的修復屬於人工智能的範疇。例如，谷歌的開發人員通過AI系統使AI“聯想”，通過“猜測”向馬賽克添加細節，逐步增加像素倍數，最終獲得清晰的圖像。這種處理方式需要AI強大的學習能力和計算能力，這也是人工智能的發展方向。
這種“補腦”基於兩個核心工具。第壹項是工具調整網絡，這是壹個CNN（卷積神經網絡）。它通過向AI展示大量面部照片來進行訓練，使AI可以通過記憶來學習代表性的面部特征。
第二個工具是優先網絡，這是壹個像素CNN。它允許系統根據之前的訓練猜測哪些細節可以作為高分辨率照片的特征，並根據概率優先原則，從所有可能的原始圖像中找到最可能匹配的細節來填充高分辨率照片。
當前的恢復技術只能在AI的精確計算能力下通過龐大的數據庫在無數圖像中填充、匹配和恢復原始圖像的內容，但對於以下內容，無論技術多麽強大，沒有數據庫信息都無法恢復，因此目前市場上還沒有恢復這種文本馬賽克的技術。