像素化和模糊濾鏡(打碼)通常用於審查敏感或露骨內容。然而，能夠逆轉這些影響的工具最近已變得廣泛普及。雖然重建的圖像並非完全清晰，但它們仍然可以揭示幾乎所有被審查影片中隱藏的細節。

開發者傑夫·吉爾林(Jeff Geerling) 最近在YouTube 上發布了一段視頻，觀眾們觀看了該視頻，演示了免費軟體如何揭露馬賽克審查制度背後隱藏的信息。該實驗表明，任何試圖遮蓋視頻內容的人都應該徹底屏蔽該視頻，或者從一開始就避免錄製。

一位評論者警告吉爾林不要使用像素化技術來隱藏視頻部分內容後，他上傳了一段測試視頻，並懸賞50 美元，獎勵任何能識別出像素化文件窗口內容的人。 24 小時內，多名觀眾提交了模糊但準確的重建影像——這證明了依賴馬賽克濾鏡的風險。

GitHub 使用者KoKuToru詳細介紹了FFmpeg和GIMP等工具如何自動對像素化影像進行逆向工程。關鍵在於運動：隨著被審查區域在幀間移動，扭曲的像素也會隨之移動，使軟體能夠將每個畫面中的資訊編譯成一幅相當完整的影像。

像素化就像一道有很多小縫隙的柵欄。如果濾鏡或被審查的內容移動，隱藏訊息的不同部分就會短暫顯現出來。隨著時間的推移，可以收集到足夠的碎片來重建原始影像。這意味著，對於靜止影像來說，逆轉馬賽克審查可能更加困難（甚至不可能）。

在第一次嘗試中，KoKuToru 手動分析了像素化的幀，結果幾乎難以辨認。在第二次嘗試中，他使用FFmpeg 自動提取了200 個經過審查的幀，並應用了邊緣檢測技術，從而產生了更清晰的圖像。

他的方法與電玩遊戲中的時間抗鋸齒技術（例如TAA、FSR、DLSS 和XeSS）非常相似，這些技術使用運動數據來提升低解析度幀。

Geerling 也思考了模糊濾鏡是否會更具韌性，但評論者卻持相反觀點。天文學家花了幾十年時間開發技術來校正地球大氣造成的模糊性——理論上，這些技術也可以用於逆轉影片中的模糊濾鏡。正如Geerling 指出的那樣，純色濾鏡（背後不顯示任何資訊）可能是最安全的選擇。