伪影：本不存在却出现在的影像片子上的一种成像。
摩尔纹源于法语，moiré 是一种纺织品，它的纹路类似于水波。在物理学中，摩尔纹指的是两列或两列以上的波在空间中重叠时发生叠加，从而形成新波形的现象。在图像处理领域，当sensor像素阵列的空间频率低于信号本身的频率时就会发生频谱混叠(aliasing)，图像上的表现就是出现摩尔纹，如下图所示。
摩尔纹不仅影响纹路，还可能影响颜色，在图像中引入伪彩，如下图所示。
当图像中存在平行线时，经常会出现平行线的边缘刚好覆盖半个像素的情况，后续的ISP算法必须要决定这个像素到底是属于A物体还是B物体。就像抛硬币一样，ISP会有一半的概率做出相反的决定。如果平行线的间距足够小，则会有相当的概率发生两条平行线搭接到一起的情况。如下图所示。
去紫边镜头原理
由强光造成的照片发白、形成光晕的现象称作眩光(Flare)。当光源在画面上移动时，光晕也会在画面上漂浮游动，忽上忽下，忽左忽右，有如幽灵一般，所以称之为鬼影。我们知道镜头是由多枚镜片构成的，而镜片则是采用玻璃或塑料等材料制造，如果不进行特殊处理，镜片表面会反射大约5%左右的入射光线。当强光进入镜头时，各枚镜片的表面反射的光线会在镜头和摄像机内部多次反射，最终在sensor上映射出一连串的光晕，这就是眩光和鬼影产生的原因。
实际的镜头内总会存在一些杂散光。所谓杂散光就是那些不是按照设计路径传播的光线，它们在镜片和镜筒内部多次反射和散射，最终会扩散到sensor上形成光晕。
当镜头面向大面积强光的时候，杂散光的强度迅速提高，其作用范围也不再局限于图像的局部，而是像洪水一样扩散到整个sensor面积上，整体抬升了像素值，造成全局性的对比度下降，图像看起来像是蒙上了一层纱，所以这种现象称为面纱眩光，下图是一些实际的例子。
下面是英文解释
Veiling glare is a global illumination effect that arises from multiplescattering of light inside the camera’s body and lens optics.
Veiling glare is light that's not intended to be part of the image, but ends up on the recording medium (film or sensor) anyway. It's caused by reflections and scattering of light by optical elements and the lens barrel. This produces an overlay of general brightness, which raises what should be the darkest parts, reducing overall image contrast.
导致杂散光的因素有如下几个：
第一，镜头光学表面的反射。按照菲涅尔定律，凡是存在折射系数突变的地方就会存在反射，也就是只要镜头材料的折射系数不等于1（也就是空气的折射系数）就会存在一定程度的反射，反射的程度与入射光线的角度有关。在镜片上镀增透膜可以降低反射系数，一般来说多层镀膜的效果要优于单层镀膜，但是镀膜会提高镜片的成本，同时也存在收益边界，即使是最优秀的镀膜技术也无法完全抑制菲涅尔反射。
第二，镜片侧面的反射。在镜头设计过程中，设计师往往只是考虑镜片前后两个光学表面对光线的折射，很少考虑镜片的侧面（也就是圆柱面）对光的影响。有些设计精良的镜头会把镜片侧面涂成全黑，阻断杂散光在镜头内传播的路径。因为世界上没有反射系数等于0的全黑材料，所以也只能部分阻断。
第三，光学表面的瑕疵。如划痕，微粒，边角处的崩碎，都会反射/折射额外的光线。
第四，镜筒内部的散射。尽管大多数镜头内部都采用黑色消光材料制作，有些还在内表面上加工了消光螺纹，但是仍旧无法完全消除杂散光的影响。
由于以上原因，当画面中存在强光源的时候，杂散光的影响会变得非常明显，会极大地降低图像质量。
六、条纹伪影 (Streaking Artifact)
Streak 原意是裸奔的意思，这里特指一些像素值溢出到相邻区域形成的伪影。CCD sensor 存在blooming/smearing现象会引发streak，但是这种机制在CMOS sensor 中并不存在。
如果CMOS 图像中出现streak伪影，则多半是由算法原因引起的（滤波器、编码器等），比如下图的例子。
8 位二进制数最多可以表示256个不同的灰度等级。当sensor的精度低于8位时，sensor的输出不能很好地表示渐变的颜色，就会出现下图所示的等高线效应。这种效应在拍摄白墙等单色背景时尤其明显。
另一方面，虽然现在的主流sensor都是10位或者12位的，但是最终图像的存储格式仍然是以8位为基础的，比如H.264/H.265图像编码器需要YUV420作为输入格式，其中亮度分量Y用8位数据表示，这就会不可避免地导致contour效应。
为了缓解contour效应，一种常用的办法是在量化过程中人为地施加随机噪声，噪声的作用是模糊原本清晰的量化边界，使灰度渐变显得更加平滑，这种技术叫做抖动（dithering），可以有效地缓和contour。另一种办法则更加简单直接，即用10~12位数表示YUV，从源头上避免精度损失。这种方法涉及到编解码、存储、传输、显示整个链条的设备升级，因此必然是一个缓慢的过程。
八、振铃伪影
振铃伪影也叫Ringing artifacts / Gibbs artifacts / Spectral leakage artifacts / truncation artifacts。
图像的灰度剧烈变化处产生的震荡，就好像钟被敲击后产生的空气震荡。
振铃伪影通常出现在图像的锐利边缘附近以伪边缘形式出现。They visually look like bands or 'ghosts' near edges.如下图：
九、过度锐利伪影
Overshoot artifacts（过度锐利伪影 / 白边问题）
过度锐利伪影通常伴随振铃伪影出现，表现为边缘过渡时的跳跃现象，并不表现为环。
常见的ringing伪影（下图左1左2，看起来像“鬼影”）和overshoot伪影（下图右2右1，看起来像“锯齿”）。
一些有关ringing与overshoot的其他例子：
ringing artifacts 与 overshoot artifacts 网络上的叙述有时混淆不清。可以认为白边、锯齿为overshoot，涟漪状为ringing。
十、Blocking artifact
blocking artifact就是在图像上会出现一些“方格”的效果，类似于“马赛克”的情况，如下图，猫咪左耳背以及地板上都出现了严重的blocking artifact。
参考：
Understanding CMOS Image Sensor - 知乎 (zhihu.com)
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