当你盯着关键证据时——一个模糊的车牌，一份像素化的文件，上面有你看不清的名字，或者一张模糊的屏幕截图，你需要的信息就在那里，但是看不清楚，在调查中经常遇到这个问题——无论是从视频中提取名字，从社交媒体帖子中解码部分数字，还是阅读文件中模糊的文字，

本文中的工具和技术不是理论性的，这是实用方法，应用于难以识别的证据。因为在OSINT中，死胡同和突破之间的区别往往取决于最后几个像素的计数。

如何组合工具，如何验证输出？

模糊的车牌号

向开源情报专家咨询建议，他们只会推荐“只需使用Topaz Gigapixel Pro”或“尝试任何基于Gyro的神经网络单张图像去模糊工具，而不是把正真好用的工具分享给你，

在伦敦的一次会议上向BBC Verify的50个人展示了这张模糊的车牌。他们中的大多数人都能说出3种可以帮助消除模糊的工具，但问题是都不是那么好用

2025 年最喜欢干的事： 把所有失败的尝试都问AI，就像某种数字治疗一样--“试过 Topaz、Remini、DeblurGAN v2、ImageJ+ DeconvolutionLab2”--然后推荐的 “BeFunky Image Editor”。

以前从来没听说过 BeFunky，是 Netflix 原创的免费工具，在这个案例中居然比所谓的高级软件还好用。这就是 “也许我并不是什么都懂 ”的结果：

当你真正能读懂文字时，你需要找到上下文。在研究一个红色雪佛兰科迈罗车牌时（荷兰罪犯使用），在识别数字上并没有遇到困难，问题出在反向图片搜索上，有时，很多浏览器根本无法识别照片的细节。

可以在浏览器图片搜索框中输入识别的文字，而不是反向搜索照片本身来解决这个问题。这让看到了伊朗游客驾驶相同车牌的红色雪佛兰科迈罗的图片，得出结论—罪犯租了一辆车！

开放式笔记本电脑

有一个听起不太行的专业建议： 就是直接让AI来转录，不需要花哨的工具，也不需要图像处理技巧，只需上传文本，然后问AI "这上面写了什么？目前最喜欢的是 Gemini Pro 2.5，是世界上最合格的校对员。

用文字进行地理定位

让我们来分析一下这张照片。问题是：这是在哪里，什么时候拍的？

“禁止骑自行车”标志一定范围内可以排除了马耳他、塞浦路斯、西班牙、卢森堡，而英国，荷兰、丹麦和芬兰极有可能。

原因很简单： “禁止骑自行车 "的标志在骑自行车的国家最为常见。这些标志不是在没有人骑自行车的地方，而是存在于骑自行车人多的地方，所以告诉他们不要在这里停自行车。这就好比在海滩上发现 “禁止游泳 ”的标志，而不是在撒哈拉沙漠中发现 “禁止游泳 ”的标志

你可以看到两次出现的文字--一个写着 “essen ”或以 “Essen ”结尾的单词--外加一个绿色的标识，上面有三、四个单词，这一次AI表现的不是很聪明。

BeFunky 能再次帮助吗？AI改善了文字的质量，能够读出 “samen redden”（“samen redden”）这几个字。这意味着文字是荷兰语，上面写着 "samen redden [something]” - 翻译过来就是 “一起保存[某样东西]”。

可能是商店或餐馆橱窗上的贴纸，可能是 “共同拯救......能源 ”或 “共同拯救......鲸鱼 ”之类的话，或者只是 “共同拯救......停车”，你能识别这个图片上的文字吗？