不过下面这篇文字的行文思路同我之前所写的刚好相反。比如上一篇谈一个数学等式的，是将这个数学等式翻译成人话。而这一次，我是要将人话，上升成可以装逼的语言。然而，这些装逼的语言，对理解成像还是相当有意义的。
先用人话来说说，什么是摩尔纹
我们先从现实意义来谈一谈，摩尔纹究竟是如何产生的。先看下图中摩尔纹的例子：
看这件衣服胳膊上的那些条纹，看起来就相当不正常。有摄影经验的同学对这样古怪的条纹肯定不陌生，因为这些就被很多人称作摩尔纹。这里没有要追本溯源地谈为啥叫摩尔纹，而是谈在拍照的时候，这类纹理究竟为什么会产生。
其实在现实意义上，摩尔纹的产生非常容易理解。我们假定有一个图像传感器的分辨率是8x8（也就是64像素）。然后理想状况下，用它来拍4条黑线，感觉刚刚好，每条黑线占一列像素，就像下面这样：
这是一种非常理想的情况，它必须满足一堆的要求，其中一个重要的要求，就是在用成像设备拍摄这四根竖线的时候，必须注意角度要刚刚好——图像传感器上的纵向列的像素，要跟四条竖线本身保持完全平行才行。
试想，如果拍照的时候，相机歪了一点点，是个什么状况？那4根线在图像传感器上的成像就彻底乱了，有可能变成这样（不过或许我们还得考虑数字图像的渲染问题）：
其实这个情况还算理想。如果说我们用这个64像素的图像传感器来拍摄5根线，你能想象是什么情形么？是不是就感觉拍不了了？因为5根线，间隔再小，每两根线中间也肯定得隔1个像素，完整容下5根线总得横向10个像素才行，而我们这个64像素的图像传感器横向就8个像素。
这实际上就是理想状况下，摩尔纹的成因。我们笼统地可以归结为：要拍摄的对象，细节太丰富，而且是规律性细节，就有可能产生摩尔纹。典型的例子像是上面灯芯绒的衣服，还有手扶电梯上面那些一愣一愣的金属、音箱上面扬声器的孔洞，以及下面这样的：
像这样的摩尔纹都快要上天了。前辈们用于解释摩尔纹的图其实是下面这样的：
当两群重复频率不同（且重复频率相近）的竖线发生重合，就会出现极为诡异的摩尔纹。就像上面这样。如果我们将之解释到成像之上，即图像传感器，像素阵列（每2列像素）的这种重复频率，和拍摄对象规律重复频率不合拍（却又相近）时，就会出现摩尔纹。
用人话聊聊更多的摩尔纹
上面的这些解释虽然不够严谨，但因为我追求尽量说人话，相信绝大部分同学应该也都理解啥是摩尔纹，以及大致上摩尔纹是怎么产生的了。
然而我们拍照所用的图像传感器往往比这类理想情况复杂很多。首先，绝大部分相机所用的图像传感器都采用拜耳阵列——每个像素实际上都只能感知红、绿、蓝三色中的一种光。有去了解过图像传感器的同学，应该就能理解这是种什么状况：图像传感器上的每个像素是无法独立呈现色彩的，它需要联合周围的一些像素，通过某种算法来“猜”出一个色彩（某些专家认为，说“猜”并不合理，因为这其实是个结合周围像素确切的算法）。
当我们将这种拜耳结构的像素阵列考虑在内时，你会发现，如果真的用这样8x8的图像传感器来拍摄4根竖线，情况就复杂多了。因为只要“猜”色算法不准确，可能这4根竖线的还原就会出现问题。这其实是很多摩尔纹还伴随伪色的一个原因，如下图所示：
开始装逼说一般人不懂的东西
我们先引入一个概念，叫“空间频率”——是不是听起来觉得特别装逼？其实空间频率是进一步理解成像原理的基本常识。为了理解空间频率，我们可以先聊聊频率。
啥是频率啊？CPU的主频是频率啊，还有声音振动也有频率——比如每秒振动2000次发出某种声音，和每秒振动20000次，那肯定是不一样的。还有音频领域常说的“采样率”：这个概念我们可以来理一理。
为什么我们听的音频文件都有采样率呢？比如44.1kHz，这就是个采样率。啥意思——其实自然界我们听到的声音都是连续的，但数字世界不行啊，连续不就意味着无穷吗？自然界一个1秒的声音，从响起到结束，这段声音信息是连续无断裂的。但在数字世界，不可能做到连续，因为处理器、存储等资源是有限的，所以只能取这个连续信息曲线上的一些点——只要采集的点足够多，人耳听起来其实也感觉是连续无断裂的。
而44.1kHz的采样率，意思就是说，每秒取44100个点。换句话说，在44.1kHz采样率的音频文件上，我们听到的每1秒的声音，其实都是由44100个取样的点再现而成。虽然这些点严格说是断裂的，但人耳听不出这种断裂，人耳认为，这样的声音就是连续的。
其实这个概念可以延续到成像领域：自然界我们看到那些景色、画面本身是连续的，但是我们将这些画面记录成数字图像的时候，也是进行采样取点。比如说1200万像素的相机，拍下来的画面就是取1200万个点，将这些点集结在一起，由于它们足够细密，所以在人眼看来是连续的画面。
这样说空间频率是不是易于理解呢？单位长度内，周期性变动重复的线对（这里的线对，其实是指一根黑线、一根白线，本质上是一根黑线，所谓的白线其实是两根黑线之间的间隔，但只有一黑一白再一黑，这样才真正组成了细密的线）。
空间频率在摩尔纹问题上的应用
那么知道空间频率之后有什么意义呢？其实如果你能够理解这个概念，后面大量成像知识的入门都不再是问题。在此之前，我们先来说个香农-奈奎斯特采样定理——是不是感觉极其高级？权当是对我们了解空间频率之后的首次应用。
这个定理是这么说的：在进行模拟/数字信号转换过程中，当采样频率大于信号频谱中包含的最高频率的2倍时，采样之后的数字信号可以完整保留原始信号中的信息。（原版：如果信号是带限的，并且采样频率大于信号带宽的2倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来）
比如人耳感知声音频率的上限大约是20-22kHz，所以在音频领域，44kHz是个比较合理的采样频率，因为正好是其两倍，那么可以认为，44kHz采样率的数字信号“完整保留了原始信号中的信息”。
我们将这个理论反推到图像传感器的空间频率上：一个图象传感器能够分辨的最高空间频率等于它的空间采样频率的一半，而这个频率就称为奈奎斯特极限频率。
到这边会不会有些听不懂呢？其实仔细再想一想，应该就能缓过神来。而且上面这句话我们依旧可以从现实意义去理解。就像上面谈到的8x8分辨率的图像传感器，如果我们只讨论横向空间频率，那么这个图像传感器总共8列像素，而它能够容纳的极限是4个线对。
假如我们拍摄的画面中含有空间频率较高的成分（比如说上面的灯芯绒外套），或者说细节过于丰富，超过了传感器空间取样频率的1/2（就是上面说的奈奎斯特极限频率），这两种频率信号就会形成混叠，从而形成摩尔纹。
这样解释摩尔纹，是不是突然觉得顿时高端了很多？理解了这番话，说到底要抵御摩尔纹最好的办法还是提升图像传感器的分辨率，做个1亿像素的全画幅底，还有什么摩尔纹顾虑可言？灯芯绒算毛啊。
其实如果各位能够举一反三的话，用这个道理还可以解释更为复杂的摩尔纹成因：
其实不光是用相机拍下照片的时候可能会有摩尔纹，就连我们用手机屏幕来看照片都可能在画面中形成摩尔纹。因为屏幕也是由一个个像素点组成的，这样一来。如果照片的像素，和屏幕的像素，在显示时并非一对一关系（这很正常，因为我们看照片一般总是缩小看的，不会100%放大看），按照上面香农-奈奎斯特定理的解释，其实也是完全可以产生摩尔纹的。
这也是为什么，我们在看很多照片的时候，缩小看有古怪纹路，但放大后就没问题的原因。这种摩尔纹并不在图片文件本身，而只在显示时才有。
空间频率是破除玄学的基础
那么我们理解了空间频率究竟有什么意义呢？其实这是破除很多人将成像认做是“玄学”的重要依据。
我们上面说奈奎斯特-香农定理，这里面涉及到两个信息论最重要的人物，就是奈奎斯特和香农。这里我们要谈一谈有关“信号”和“系统”的概念：其实图像、声音都可以是信号，而系统就是伴随信号而生的。一个事件的发生，在信号学上是指一个信号，通过一个系统，得到一个响应。
啥意思呢？就如拍照，外界的光就是信号，通过相机镜头这样的系统，最终得到一张照片响应。
有了前面空间频率，以及这里信号的基本概念之后，我们就能引入SFR——空间频率响应的概念了。针对不同的空间频率，不同的光学系统，其响应特性是不一样的（可以有好的响应，也可以有差的响应，这句话如果不理解再看看上面那段），这样也就形成了不同光学系统的差异。这里的光学系统可以指镜头。比如说，用某个镜头拍摄一个画面，这个画面中某处出现了1000lp/mm的空间频率，那么最终我们得到的照片会得到一个响应。
其实这也就是为什么有人说某些镜头有“德味”的原因。为了把这个问题进一步量化，我们看下面这个SFR空间频率响应曲线：
如何看懂这张图呢？比如说横轴1000LW/PH这个位置，这是个空间频率，在该频率下，黑色曲线上对应纵坐标的值大约是不到0.4——这个不到0.4的值就是个响应值，针对1000LW/PH这个空间频率给出的响应。说响应感觉很抽象，这种响应最终其实是反映到照片上的。其实要理解这段话，还是得从理解空间频率入手。
从这张图我们可以看出，空间频率越高，越往右比如4000LW/PH这样的空间频率下，光学系统对其响应特性越差（或离1越远，这一点其实是表征镜头分辨率的，自然是空间频率越高就越差）。图中共有4条线，黑、红、绿、蓝，其中黑色代表的是亮度，其他几个颜色自然也就对应色光了。
这几条线不重合，代表针对镜头，红绿蓝三色的响应特性不一样，这从最终成像来看，也就表现出不同程度的色散，或者偏向某于色彩的呈现。而亮度那条黑线，很大程度上是可以表达不同空间频率下的对比度的。
如果你要彻底理解这张图，还是可以仔细去研究一下的，比如纵轴的响应值究竟是个啥。其实这很容易理解，这里就不再赘言了。SFR图的表达方法不仅限于上面这种样式，还有其他可表现光学系统特性的表达法，更能用来表现不同光学系统的差异。
但在此处，可表明，空间频率响应，其实是能够表征光学系统特性的。这也是反“玄学”很好的一种存在，即在很多人看来是“玄学”的东西，其实有可量化的依据。
从摩尔纹开始，聊了这么多，感觉还是很有趣的一件事。
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