在圖像處理中，鋸齒一直是一個大問題，因此圖像中的抗鋸齒（Anti_aliaing，簡稱AA），也被稱為邊緣柔化、消除混疊、抗圖像折疊有損等。AA主要是處理圖像有鋸齒的邊緣，使其圖像更清晰清晰。下面有一些反鋸齒的常用技術：
一、多重采樣抗鋸齒（MSAA）
多重采樣抗鋸齒（MultiSampling Anti-Aliasing，簡稱MSAA），這是一種在OpenGL中的特殊的超級采樣抗鋸齒（SSAA），MSAA主要是對 Z-Buffer 和 Stencil Buffer（模板緩沖）進行SSAA處理，其原理是通過提取像素界面周圍的顏色信息，通過混合顏色信息來消除高對比界面所產生的鋸齒。只對多邊形的邊緣進行抗鋸齒處理。
缺點：
資源耗費，畫質上有些不如一般的SSAA。
二、快速近似抗鋸齒（FXAA）
快速近似抗鋸齒（Fast Approximately -Aliasing，簡稱FXAA），是一種典型的邊緣檢查取樣操作。FXAA原理與MSAA相同，其原理是通過提取像素界面周圍的顏色信息，通過混合顏色信息來消除高對比界面所產生的鋸齒。但是，FXAA將像素的提取和混合過程交由GPU 內的ALU（arithmetic and logic unit，算術邏輯單元）執行，所占用的顯存帶寬會 << 傳統的MSAA。
優缺點
消耗低，速度快；但是是一種粗糙的模糊處理。
三、子像素增強抗鋸齒（SMAA）
子像素增強抗鋸齒（Enhanced Subpixel Morphological，簡稱SMAA），SMAA 與 FXAA類似，性能消耗小，但是相比FXAA更清晰。SMAA是后處理抗鋸齒技術的一種，它的基本處理流程建立在Jimenez優化改造后的MLAA（形態學抗鋸齒）算法之上。原始的MLAA是由英特爾實驗室提出的抗鋸齒技術，這項技術代表着后處理式抗鋸齒蓬勃發展的開端。最初，MLAA是為CPU設計的，Jimenez對其進行改造並移植到GPU上，使其適用於實時渲染。SMAA則是在此基礎上進一步發展而來的。
缺點
動態畫面時，鋸齒抖動厲害。
四、覆蓋采樣抗鋸齒（CSAA）
覆蓋采樣抗鋸齒（Coverage Sampling Anti-Aliasing，簡稱CSAA），這是一種覆蓋的采樣，它的原理是將邊緣多邊形里需要采樣的子像素坐標覆蓋掉，抒原像素坐標強制安置在硬件和驅動程序預告算好的坐標中。這就好比采樣標准統一的MSAA，能夠最高效率地執行邊緣采樣，交通提升非常明顯，同時資源占用也比較低。
相比MSAA減少了帶寬和存儲開銷。
五、時間性抗鋸齒（TXAA）
讓電影畫質的游戲體驗達到逼真水平。TXAA 抗鋸齒比 MSAA和FXAA 以及 CSAA 的畫質更高，制作CG電影的電影制片廠會在抗鋸齒方面花費大量的計算資源，從而可確保觀眾不會因不逼真的鋸齒狀線條而分心。如果想要讓游戲接近這種級別的保真度，那么開發商需要全新的抗鋸齒技術，不但要減少鋸齒狀的線條，而且要減少鋸齒狀閃爍情形，同時還不降低性能。為了便於開發商實現這種保真度的提升，英偉達設計了畫質更高的抗鋸齒模式，名為TXAA.該模式專為直接集成到游戲引擎中而設計。
與CG電影中所采用的技術類似，TXAA集MSAA的強大功能與復雜的解析濾鏡於一身，可呈現出更加平滑的圖像效果，遠遠超越了所有同類技術。此外，TXAA還能夠對幀之間的整個場景進行抖動采樣，以減少閃爍情形，閃爍情形在技術上又稱作時間性鋸齒。
目前，TXAA有兩種模式：TXAA 2X和TXAA 4X。TXAA 2X可提供堪比8X MSAA的視覺保真度，然而所需性能卻與2X MSAA相類似；TXAA 4X的圖像保真度勝過8XMSAA，所需性能僅僅與4X MSAA相當。
六、可編程過濾抗鋸齒（CFAA）
可編程過濾抗鋸齒（Custom Filter Anti-Aliasing，簡稱CFAA），起源於AMD的R600家庭。簡單地說CFAA就是擴大取樣面積的MSAA，比方說之前的MSAA是嚴格選取物體邊緣像素進行縮放的，而CFAA則可以通過驅動和諧靈活地選擇對影響鋸齒效果較大的像素進行縮放，以較少的性能犧牲換取平滑效果。顯卡資源占用也比較小。
七、多幀采樣抗鋸齒（MFAA）
多幀采樣抗鋸齒（Multi-Frame Sampled Anti-Aliasing，簡稱MFAA），與MSAA基於像素采樣有所不同，MFAA是基於幀采樣的，我們大致可以這么理解，MFAA是在相鄰的兩幀上各執行一次抗鋸齒采樣，然后通過NVIDIA自行開發的圖像合成處理技術來整合采樣結果，最后輸出完成抗鋸齒運算的圖像。
參考博客1：http://dy.163.com/v2/article/detail/EJLOV3LL0525GR0F.html
參考博客2：https://blog.csdn.net/qezcwx11/article/details/78426052?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task