流言终结者：相机无低通就一定好吗？

·有无低通滤镜会对成像带来哪些不同

　　我们去网上随意找一篇涉及镜头/传感器分辨率的测试结果，都可以发现它里面用的单位叫做“线对/毫米”。类比一下声波频率的单位“次/秒”（赫兹），就不难理解我们把时域里的频率概念推广到二维空间里是一件多么自然的事情。
高频的部分具有较高的线对/毫米数，显然对应着照片的细节部分，因此有时候我们会用高频细节这个词来称呼它。这部分就是OLPF起作用要滤除的东西。

清晰的高频细节对于图像的表现有着很大的帮助

　　那么为什么滤除了高频细节，就能抑制摩尔纹的产生呢？我们都知道，拜耳滤镜的传感器在产生照片的过程中每一个像素都无法获得完整的信息，需要同周围的另外几个像素一起运算才可以获取完整的照片。我们再采用一下类比时域信号处理的方法，其实和时域信号的内插法有相近的原理。时域内插法同样是个听起来很高端的词汇，大家中学的时候应该都用五点法画过三角函数的图像，实际上就是从五个点的信息来获取整个函数的全部信息。至于为什么五个点就可以获取它的全部信息呢？这个需要一点简单的信息论知识：香农—奈奎斯特采样定理。如果原始连续信号是带限的，并且等距采样的频率高于信号最高频率的两倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。

香农-奈奎斯特采样定理图示

　　乍一看很懵，我想大家的反应应该都是类似于“这都什么玩意儿”之类的。其实很好理解，我们的数字音频为什么采用44100Hz的采样率？其中一个原因就是人耳最高能够分辨20000Hz的声音，它的2倍就是40000Hz。至少要保证这个采样频率，才能获得人耳听起来无失真的原始信号。

　　回到之前我们所讲的传感器问题，它也有空间采样频率，可以认为就是它的像素密度（X-Trans CMOS这种非等距采样以及Foveon X3这种全谱传感器不算在内）。当传感器本身的采样频率高于镜头投射到传感器上的信号的最高空间频率的两倍之时，传感器可以通过后端电路的运算得到完整无误码的图像，这时候就不会产生摩尔纹之类的问题。

　　如果镜头投射给传感器的信号最高频率高于传感器采样频率的两倍，就无法通过内插运算的方式对信号进行完美的再现，于是就会产生误码。这个误码根据场景的不同会表现为摩尔纹和伪色。要说明的是实际情况比这种简单的理论分析要复杂得多，这里只是阐述一下摩尔纹产生和消除的机理。

所以要消除摩尔纹，其实有以下四种方法可以采用：
1、消除入射信号的过高频部分，其实就是使用光学低通滤波器
2、找一颗没有高频表现力的“狗头”
3、提高传感器的空间采样频率
4、不拍摄含有高频细节的物体

　　2和4显然不现实，现在镜头设计的趋势是越来越高的分辨率，一台合格的相机应该能够适应各种情况。现在主流的方式其实就是1和3。这也是为什么主流的无低通相机都至少有2400万像素的原因（非主流的宾得K5II-s和小传感器高密度的RX100II不算在内）——高像素本身对于低通滤镜的需求会相应的变小。