電影中追捕壞人，在電腦中放大了圖片再把他變清晰（提高了像素）以辨清人樣的技術現不現實？

12-04

劉立先生所說的「無論採取什麼演算法，也不可能把原始數據中都沒有的信息挖掘出來。」，是正確的，但是在數字圖像處理中，我們可以對一副圖像進行一些相關合理的假設，然後根據這些多餘的合理假設來著手進行去模糊化，或者說是圖像的重構。

比如「Vladimir Yuzhikov」先生開發的SmartDeblur，就是一個很好的例子。

我們可以看到Vladimir Yuzhikov先生所做之工作對於信息的提取有很有效的作用。但是也不可否認的是在圖像重構的過程中，不可避免的產生了雜訊以及抖動。

Vladimir Yuzhikov先生所做之SmartDeblur在github上可以找到。

另外有一種預先添加已知信息的方法來去模糊，關於這種方法有一個很有趣的例題，是關於心臟圖片的重構的。

注意這幅圖是模糊的，但是右下角是有一個校準十字，這個十字的像素信息是已知的，所以我們可以通過這個信息來還原重構模糊的心臟投影。

比如這個結果，不過我做的效果好像也不是很好，原理大抵是如此。

所以，先生所指電影里的技術在現實中還是有理論基礎的。

PS：
1.paradisor先生給出了一份關於去抖動模糊的最初論文

Removing camera shake from a single image

2.我所討論的是圖像增強，與題主原意大抵有些不符。

vReveal
vReveal這款軟體是由美國加利福尼亞州聖克拉拉市的MotionDSP公司研發，它的主要功能是修復視頻中的諸多常見問題，比如色彩、模糊或抖動等等。值得一說的是，vReveal具備CSI式(Crime Scene Investigation：犯罪現場調查)的超高解析度專利技術，該技術的原型是執法和情報部門所採用的專用應用程序，可以讓模糊的圖像變得更加清晰。

百科：vReveal_百度百科
實測：美劇專用視頻處理工具 vReveal試用手記

理論上來說，圖像的模糊演算法（注意是模糊演算法）大多是可逆的，雖然不一定能達到百分之百。
而現實中拍攝的模糊的原片的模糊痕迹（比如說沒對準焦，或者抖動了）總會比較接近某一種模糊演算法，對著模糊的原片執行該模糊演算法的逆向操作就可以了。

另外，個人覺得對焦不準的照片跟高斯模糊是很像的。

樓上的很多回答都是把軟體處理過的模糊圖像還原，這和電影裡面的原生低解析度圖像完全不一樣啊。真正能做到這種功能的軟體是去馬賽克的軟體。

靜態圖像增強方面，同意@余伯陽的答案。

還有一種情況是有些答案提到的監控錄像里，劃個框，然後畫質就增強了。
這時候是不是把沒有記錄的信息給還原出來了？不是。這是對視頻某幀的增強，利用了前前後後其他幀的信息來試圖增強這一幀的清晰度。

sony在這方面的技術很領先，一直在做不改變信號源的前提下高清顯示的努力。
其實，從無到有，還是可以實現的，就是猜！
猜法各有不同，看誰猜的准也就是誰的演算法更高明。

贊同 @劉立說的 無論採取什麼演算法，也不可能把原始數據中都沒有的信息挖掘出來。

CSI我都看過且一直在追，每次看到他們把路邊攝像頭的截圖放大，然後滑鼠一划！犯人臉就出現了！我就感慨有時美帝的劇也不太科學啊！
讓低解析度圖片的解析度變高有很多演算法，最重要一步就是插值。也就是說，在原像素之間插入一些新的像素，使得新圖片具有更大的解析度。插入的新像素都是基於對周圍像素的變化趨勢的預測。各種不同的演算法基本就是講，如何通過周圍的像素預測中間像素的值。
CSI里一般都是街邊的攝像頭碰巧拍到的犯人，排除了手抖導致模糊的情況。不能挖掘出原始數據中沒有的信息，這就導致如果真的想放大n倍並對攝像頭裡模糊的人臉做插值，結果出來就是周星馳《大內密探零零發》里那個無面人吧！！！！
LS匿名用戶說的，從資料庫中對比人臉的方法應該可行，不過應該不是將資料庫中的照片縮小後對比吧，畢竟資料庫的照片和現實照片不一樣的，難道要警察挨張看嗎…CSI里有識別出五官的相對位置，然後用這些相對位置向量數據和資料庫中的正臉照進行比較的，我覺得靠譜。

模糊變清晰是有演算法的，基本就是窮舉。即使不存在的信息也可以還原。

比如一個2*2像素的圖片，要變成4*4的圖片，即原先1個像素要變為4個像素。那麼對於壓縮演算法，讓4個像素變為1個像素結果是固定的，所以將1個像素通過逆運算，一定可以得出n個解。再通過其他位置的像素參考，人工篩選等，是可以在一定程度上將圖片清晰化的。

請參考軟體
PhotoZoom|PhotoZoom Pro 4.1.2(圖片放大)簡體中文

採樣定理：採樣頻率fs.max大於信號中最高頻率fmax的2倍時(fs.max&>=2fmax)，採樣之後的數字信號完整地保留了原始信號中的信息。
一般認為圖像的高頻部分是細節部分。
也就是說，使用任何拍攝器材拍攝無規律圖像時，圖像一旦模糊，就不可能恢復出原始圖像。（通過模糊演算法得到的圖像則可能是可逆的）
但是由於圖像往往是有規律的，可以依照規律進行猜測。但是最終出現的圖像僅僅是＂猜測＂，並不是原始圖像。

這種模糊之後可以復原的照片，其實並沒有丟失信息，只是把原來的像素值和周圍的平均了，這種演算法是可逆的。
我覺得，我們有必要分清兩種模糊照片：高解析度的，看上去模糊的，，以及由於解析度不夠而模糊的。
只有前者才是可以根據演算法還原，而後者只能通過銳化，插值之類的製造出一些可能正確的圖像數據，達到似乎更清晰的效果。

srez—人臉圖像解析度提升工具，監控世界，這一刻終將來臨

最新Github開源項目，通過TensorFlow深度學習，提高四倍人臉頭像解析度。

我現在在做Face Hallucination方面，即通過人臉的很多先驗信息對低解析度、模糊等人臉進行猜想。個人感覺目前的技術還是停留在實驗室階段。既然叫Halluciantion，就是我們的復原結果是猜想性質的，有一定的理論依據，結果可能會在視覺感受上或參數上有提高，但能否做為認證的手段我也說不清，這個是哲學與法學的問題吧。

LS說的那種單純靠一張原圖加上演算法就能變清晰的我還真是頭回聽說，但是我知道有一種人臉復原技術，特別是監控里人臉不清晰時，會先從人臉庫中隨機取出成千上萬張高像素的頭像，然後把他們縮小到和監控中待識別的人臉一樣大。然後把這些小頭像和待識別頭像進行比較。因為縮小照片的演算法和變化是已知的，經過比較之後將未知的待識別人臉中的元素分散到已知被縮小的頭像中，然後反運算就可以得到比較準確和清晰的人臉了。周克華的案子就有此技術。

模糊復原，確實很好。。
但是我怎麼有個很邪惡的想法。。。馬賽克可以復原么？

技術是存在的，但目前的成本可能非常高。
我印象中最深的例子是哥倫比亞號失事調查中，通過修復一段40公里外攝像機拍攝的模糊影像確認飛船損壞部位。當時覺得特別神奇，那麼模糊的錄像都能轉成高清的。聽說花了有上百萬刀吧（估計主要是人工費用）
晚上回去找找有沒有對比照片。

我覺得在運算能力飛躍之後是有可能的，我想說當計算機具備的記憶學習能力後或許會迎來一次演算法的革新

我們院長給講數字信號處理的時候，好像提到過有演算法可以實現。

違反了熱力學第二定律