锯齿的学名是走样，也就是上节的最后延伸所描述的一个问题。

采样会产生一些Artifact（错误，看起来不对的地方）：锯齿走样、摩尔纹（想象下手机拍电脑屏幕后的照片上的波纹）等。看下图：

 而导致这些Artifacts的原因就是：信号变化的太快，而导致采样的速度跟不上。

为了更好的理解产生这些Artifacts的原因，补充一些信号方面的内容。

1、信号方面的内容

补充这方面的内容，主要还是要去解决反走样问题，所以下面会先给出一些解决反走样问题的方法，再解释。

1.1、模糊

在采样之前进行“模糊”工作，如下图： 

 最后证明，效果还是不错的。为什么看本篇第三节。

1.2、傅里叶变换

1.2.1、傅里叶级数展开

傅里叶级数展开指的是：任何一个周期函数，都可以把它写成一系列正弦和余弦的线性组合加一个常数。

1.2.2、傅里叶变换

 傅里叶变换：将函数变成不同的频率的段，并且将它们显示出来。

当函数频率很快是，而采样速度跟不上，就会出现下图最下面的几个函数的现象：

 走样问题就如上述图描述的一样。

 2、滤波

在图片中，高频信号是边界位置，低频信号是中心位置。（边界是指，类似于图片中衣服和桌子相接的地方。也正是因为在边界位置，信号进行大幅度变换，所以称为高频）

滤波就是选择性的过滤信号，在图形学中应用广泛。

而滤波也可以理解为均值、卷积。卷积例子如下，图形学进行了简化了解：

 卷积应用如下图：

 而滤波等于均值，也可以看上图理解，其中的那个矩阵含义就是：对于每一个像素，取一个3*3的位置去取它的平均值，实质上就是对图像进行了模糊。

采样导致的走样问题的原因就如下图：出现的重复叠加

3、反走样

上述所说的模糊后再采样的效果还是不错的，如下图：先将高频去掉再进行采样。

 而反走样的解决方法如下图，就是将其先进行卷积操作：

 卷积操作：将像素内部三角形覆盖的值进行平均。如下图：

4、MSAA ：Antialiasing By Supersampling

 MSAA：每个像素被划分为了很多个小的像素，假设每个小的像素都有个中心，判断这些中心在不在三角形内，再将结果平均下来，就可以得到一个近似的三角形的覆盖。MSAA所解决的是第三段中所说的模糊这个工作。

原先的像素如下图：

 将像素化为2*2的。如下图：

 开始平均值，如下图：

  最后进行整合平均，如下图：

5、其他抗锯齿方案

两种方法，如下图：

 FXAA：得到有锯齿的图有，将边界找到，将有锯齿的边界换成没有锯齿的

TAA：T代表时间，去找上一个。就是在没有边界时，直接复用上一个接到的值。

最后

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