我看到当使用无法捕获更高频率的传感器捕获图像时发生混叠。

确切地！

如果我捕获图像，它是否总是混叠？

当图像内容有足够的带宽限制时不会。

这通常是因为事物背后的物理原理，或者仅仅是因为动机的频率不高。

（物理效果包括运动模糊、像差、景深/混乱环/散景、光圈边缘的波浪效果、镜头缺陷、空气密度变化等等。我建议您寻找有关如何拍摄真正锐利的微距的教程和长焦照片，了解哪些效果会降低您的图像带宽。）

但是，当然。去拍摄一个精细的网格，你会看到一个莫尔图案。顺便说一句，你的眼睛也有有限的分辨率，尽管我认为大脑在很大程度上适应了这种情况。

据我了解，其他类型的混叠并不是真正的混叠。例如，如果屏幕没有很多像素，则图像会出现锯齿。

你称之为混叠，它给事物加别名，你把它描述为混叠：它真的是混叠。

要使混叠精确为零，您需要将能量 >= samplerate/2 减少到精确为零（假设您对低通部分感兴趣）。我相信这通常是不可能的，但是说残差低于所需的低通信号 <-48dB。然后，您的混叠噪声在 8 位量化器的范围内，这对于某些应用程序可能已经足够了。

当相机曝光一段时间后，由于相机移动、场景移动、大气效应、光学衍射、非理想光学模糊、传感器前面的抗锯齿滤镜以及事实等原因，您会出现拖尾（低通滤波）感觉传感器更像是“区域积分器”，而不是点采样器。将这些因素“正确”对齐，可以控制混叠量。

请注意，大多数相机在传感器前面使用“Bayer”滤镜。如果您持悲观态度，您可能希望使用每个维度上 1/2 标称分辨率和最短波长的“蓝色”通道，以查看可能发生混叠的位置。

我已经看到有人声称，24x36mm “全画幅”相机需要大约 500MP 的速度才能解决理论上可以由可见光谱内由 unobtainium 制成的完美聚焦 f/0.7 镜头传达的所有空间信息。

另请注意，图像经常偏离 Nyquist & co 的理论理想。我想这归结为我们眼中的感觉器官在分析之前没有应用（相当于）1024 个样本的空间频率变换。相反，我认为我们有较小的“边缘”和低频分辨率的特征检测器，以及对高对比度的偏好——甚至是源于混叠的“假”高对比度。

是的，当主体有细条纹或格子衬衫时，您可以在图片中看到这一点。这会导致令人不安的视觉效果，专业人士有时会在上电视时被警告。图像的大小总是有限的，因此混叠总是存在一定的量，但在量化过程中可能会减弱，或者肉眼几乎看不到。

简而言之，当像素太接近而无法忠实地捕捉到图案时，就会发生这种情况，并且在这个合成图像中：

在中心周围，精确的圆锥条纹（在圆周上）开始变得怪异（你可以放大）。也有 JPEG 伪影，但几乎没有混淆。这也发生在现实生活中的例子中，带有微小时代和建筑物砖块的照片：