图像的“混叠”现象
摘自《视频技术基础》第1章 人眼视觉与图像属性
1.5.1 像素
数字图像由众多像素组成，像素是组成数字图像的基本单位。许多人认为像素之间是独立的，没有重叠，而且每一个像素内部亮度及色彩也是均匀的，持这种看法的人认为数字图像由无数正方形或矩形色块组成，只要分辨率足够大，也就是像素数目足够多，数字图像在显示的时候就具备了足够的清晰度。此观点并没有明显错误，但是如果我们研究得深入一些，问题并不是这么简单。
在记录数字图像的过程中，每一个像素的亮度与色彩信息被独立记录下来，但是这些信息只是一些数字，它们仅代表了像素的亮度与色彩，并没有记录像素以何种方式显示。在不同显示方式下，数字图像所代表的相同信息会有不同的表现。
图1-17
如图1-17示，a、b 两图显示的是同样的数字图像，分辨率为16×20，a 图像素之间没有重叠，而且每个像素内部都是均匀的；b 图像素之间有一定程度的重叠，同时每个像素内部亮度从中间向四周呈正态分布逐渐衰减。有些读者能够从b 图中辨认出这是作者的头像，但是没有人能够从a 图中辨认出作者。由于两幅图像数据完全相同，这个例子说明数字图像像素的显示方式对图像的最终面貌具有很重要的影响。
同时，如果我们将锐度定义为图像内部物体边缘的对比度，此例也能够证明在同样分辨率的条件下，数字图像的锐度并不是越大越好，一定程度的“模糊”反而能够更加真实地还原景物。
像素之间的重叠与像素内部的亮度衰减对于运动表现也同样具有积极作用，一定程度的重叠与衰减有助于消除运动物体边缘的抖动，使运动看上去更加平滑和自然。
1.5.2 尼奎斯特定律与混叠
哈里·尼奎斯特（Harry Nyquist，美国物理学家，1889—1976）在1914年发表了一篇著名的论文，论文提出采样频率必须大于原始信号最高频率的两倍，才能完整地还原原始信号，这就是著名的尼奎斯特定律。尼奎斯特的理论在当时论证的是模拟信号，在数字信号领域也同样适用。
这里举个例子来说明尼奎斯特定律的含义。假设用数字摄影机拍摄水平条纹的测试卡，测试卡上有500条黑色线，条纹的间隔一致、粗细均匀，那么根据尼奎斯特定律，数字摄影机的垂直分辨率必须至少为1000线，才能将测试卡上的500 条水平线完整地表现出来，否则将出现“混叠”现象。
所谓混叠，即高于采样频率一半的高频信号被映射到信号的低频部分，与原有低频信号叠加，对信号的完整性和准确性产生影响。
图1-18
图1-18为混叠效果示意图，图中规律分布圆点的黑色矩形代表感光器件，其中的白色圆点代表采样点，呈一定角度倾斜的黑色条纹代表被采样的图像，在两者的叠加部分，可以清晰地看到数条较粗的条纹，这些条纹称为摩尔纹，摩尔纹在原始图像中并不存在，为混叠的产物。
经常使用数字摄影机的摄影师大多遇到过此类混叠现象，特别是对于运动画面，混叠条纹会有规律地移动，在画面上形成明显的瑕疵，视觉上非常醒目。所以在拍摄过程中应尽量避免拍摄百叶窗、大面积的楼梯等呈规律变化的物体，如果必须拍摄，则尽量使这些物体的景别大一些，使其频率低于尼奎斯特频率。图1-19为产生了混叠现象的画面。
图1-19
在视频信号处理过程中，有两种方法可以消除混叠现象。一是直接提高采样频率，以获得更高的尼奎斯特频率，但是采样频率不能无限提高；二是在采样频率固定的情况下，可通过低通滤波器消除大于尼奎斯特频率的高频信号，从而消除混叠现象。
