简单来说，就是你的分辨率不够——你看起来只有几个像素点，就以为这叫做不模糊。但如果你能放大图像的话，你就会发现其实是模糊的。
你拿出一台单反，用三脚架架起来，然后用遥控器控制拍照（为了尽量避免抖动）
将单反对准天上的星星，然后使用默认的曝光时间进行拍摄。将拍摄得到的照片你拉大了仔细看看，就会发现星星全都不是圆形的，而是短线一样的。这就是因为地球一直在动，所以在曝光时间内星星的相对位置会发生改变从而变模糊。（下图是自己动手拍摄的结果，图片里看起来还挺圆的，放大后就是短线了）此外地面上还有大气扰动所带来的模糊。
如果你希望尽量拍摄得清晰的话，除了要最大程度地避免机械抖动，你还需要将曝光时间尽量降到最低，同时将相机的感光度尽量提高（否则太暗了）。
而另一条拍摄思路就是尽量延长曝光时间，这样就可以拍摄到好看的星轨了！（下图来源于维基百科，该照片一共曝光了 2 小时 5 分）
星轨是多个同心圆的圆弧，而根据圆弧的角度可以计算出曝光时间。因为我们知道一整天是一圈，也就是 360°；那么 2 小时 5 分就应该圆弧角度大约为 31.25°；而哪怕 0.5 秒钟的曝光时间也会导致 0.002°的圆弧
另外，如果你有望远镜的话，你就可以很清楚地看到星星一直在移动了。比如下面就是 6 年前我和一些朋友无聊的时候把相机接到了望远镜上对木星进行了多次拍摄。把这些照片连起来，你就发现木星确实一直在移动中。
当时拍摄出来的模糊的木星，隐约可以看到木星花纹。该图片尚未经过处理。未处理原因：当时就是大家一起拍得好玩的，然后我懒。
看到这里，你可能会问，既然为了不拍模糊，就必须曝光时间很短，那么如何保证排出高质量的星星照片呢？
这确实是个很好的问题。常见的方式就是每次拍摄都选用极短的曝光时间，但是进行很多次的拍摄。之后再利用程序来对星星照片进行识别和对齐叠加，这样经过多次叠加之后就可以很清晰了！
如果哪位朋友有可以进行对齐叠加的 matlab 算法也可以告诉我一声，让我来处理下这批图片（就不需要自己写代码了），看看能得到怎样的效果。【更新：chatgpt 帮我把代码写好了，也处理好了数据】
这是单张的木星：
这是 100 张叠加后的木星，分辨率得到了略微提升（理论上是 10 倍）。如果想要获得更加清晰的图像，需要叠加更多的图片才行。小图看起来似乎要更加清晰些，但其实就是同样的一张图……
类似的情况也在我的博士课题中发生过。激光平台上反射镜的振动、激光平台上方空气的扰动这些，恐怕绝大多数人都从来不会感觉到这个问题。但是在我的博士课题中却是真实存在的大问题——因为我使用的外差法（Heterodyne detection）技术对于光程差的要求达到了纳米级，具有很高的分辨率！哪怕因为各种扰动光程差只改变了头发丝的厚度的千分之一（60 nm），也会使得测量得到的相位改变 π/5，这是一个不可忽略的巨大误差。
而最终我们的解决方案就是
- 搭建 laser table box 把我们的装置全部封起来，最大程度降低空气扰动
- 让希望计算光程差的两束光具有完全相同的光路，这样哪怕有其它的扰动（比如激光平台上反射镜的振动、激光平台上方空气的扰动等）就会对于它们有相同的影响，从而对于最终的光程差影响很小。
最终我们的装置可以将相位稳定性提升 10 倍，文章也得以发表于 ACS Photonics.
