Image aliasing is a problem appearing as artefacts in digitally resampled images, which degrades the quality of the image. In digital rectification and texture mapping, pixels from an input image are transformed to pixels of an output image. The discrete nature of a digital image causes aliasing in the transformed image. In this paper the source of aliasing and the theory of antialiasing are described. The necessity of a precise filter design in antialiasing is discussed and a filter based on a Kaiser adjustable window is designed. Different practical antialiasing methods are described as well as interpolation methods, which are conventional in photogrammetry. Selected antialiasing methods are implemented and applied to a close range image. An objective analysis is carried out by applying inverse transformations to rectified images and deriving some measures to estimate the information loss for each method by comparing original and reconstructed images. Results indicate that interpolation methods are not capable of removing or reducing aliasing in highly decimating transformations. The output images of interpolation methods therefore suffer from edge corruption and interfusion of small features. Applying a Kaiser filter with a precise antialiasing method results in the least information loss and considerably reduces aliasing at the expense of higher computation load. Resume Le phenomene d'aliasing qui introduit des artefacts dans le re-echantillonnage numerique d'images provoque des degradations dans la qualite de ces images. Lorsque l'on opere une rectification numerique et que l'on integre la texture dans la cartographie, on transforme les pixels de l'image d'entree en pixels de l'image de sortie. La nature discrete de l'image numerique entraine ce phenomene d'aliasing dans l'image transformee. On analyse dans cet article les causes de ce phenomene et les moyens theoriques de l’eliminer. Il faut disposer d'un filtre anti-aliasing precis et a cet effet on a concu un filtre base sur une fenetre reglable de Kaiser. On decrit egalement differentes methodes pratiques d'anti-aliasing ainsi que des methodes d'interpolation, qui sont courantes en photogrammetrie. On a selectionne quelques methodes d'anti-aliasing pour les mettre en œuvre sur une image de photogrammetrie a courte distance. Une analyse objective a ete effectuee en appliquant les transformations inverses aux images rectifiees et en determinant par des mesures la perte d'information de chaque methode en comparant les images de depart a celles reconstruites. Les resultats montrent que les methodes d'interpolation ne sont pas capables d’eliminer ni meme de reduire cet aliasing lorsqu'il s'agit de transformations tres profondes. Les images issues des methodes d'interpolation souffrent notamment d'une erosion des contours et d'une confusion des petits details. L'emploi d'un filtre de Kaiser et d'une methode d'anti-aliasing de precision reduit au minimum possible la perte d'informations et le phenomene d'aliasing au prix d'une charge superieure de calculs. Zusammenfassung Durch Aliasing, d.h. Bandbereichsuberlagerungen, werden bei der Interpolation in digitalen Bildern Artefakte erzeugt, die die Bildqualitat verschlechtern. Bei der Digitalen Entzerrung und bei der Texturextraktion werden Bildelemente eines Eingangsbildes in Bildelemente eines Ausgangsbildes transformiert. Durch die diskrete Natur der digitalen Bildern tritt Aliasing in dem transformierten Bild auf. In diesem Beitrag werden Ursachen fur das Aliasing und die Theorie zum Antialiasing vorgestellt. Die Notwendigkeit fur ein prazises Design von Filtern fur das Antialiasing wird diskutiert und ein Filter, der auf ein Kaiser adaptives Fenster beruht, wird vorgestellt. Verschiedene Verfahren zum Antialiasing, die in der Praxis eingesetzt werden, werden beschrieben, dazu auch Interpolationen aus der klassischen Photogrammetrie. Ausgewahlte Antialiasing Methoden werden implementiert und auf Nahbereichsaufnahmen angewandt. Bei der objektiven Analyse, die auf die Anwendung von Rucktransformationen der entzerrten Bilder beruht, werden einige Mase abgeleitet, die es erlauben, den Informationsverlust jeder Methode durch den Vergleich zwischen Originalbildern und rekonstruierten Bildern abzuschatzen. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass Interpolationsverfahren nicht fahig sind, in stark unterteilenden Transformationen das Aliasing zu entfernen oder entscheidend zu reduzieren. Die Ausgabebilder der Interpolationsmethoden zeigen deshalb veranderte Kanten und Vermischung kleiner Bildmerkmale. Die Anwendung eines Kaiser Filters mit einer genauen Antialiasing Methode weist den kleinsten Informationsverlust auf und kann Aliasing entscheidend reduzieren, allerdings auf Kosten eines hoheren Rechenaufwandes. Resumen El pixelado de bordes es un problema que se manifiesta en las imagenes remuestreadas digitalmente como un artefacto que degrada la calidad de la imagen. En la rectificacion digital y generacion de texturas, los pixel de la imagen de entrada se transforman en los pixel de una imagen de salida. La naturaleza discreta de una imagen digital da lugar al pixelado de bordes en la imagen transformada. En este articulo se describe el origen del pixelado y la teoria de suavizado de bordes. Se examina la necesidad de disenar un filtro preciso en el suavizado y se disena un filtro basado en la ventana ajustable de Kaiser. Se describen varios metodos practicos de suavizado y de interpolacion de uso comun en fotogrametria. Se aplican varios metodos de suavizado de bordes especificos a una imagen de fotogrametria terrestre. Se realiza un analisis objetivo aplicando transformaciones inversas a las imagenes rectificadas y se extraen algunas medidas para estimar la perdida de informacion en cada metodo, comparando las imagenes original y reconstruida. Los resultados indican que los metodos de interpolacion no son capaces de eliminar o reducir el pixelado de bordes en las transformaciones con una elevada reduccion de resolucion. Las imagenes resultantes de los metodos de interpolacion experimentan, por lo tanto, la corrupcion de los bordes y la fusion entre objetos pequenos. La aplicacion del filtro de Kaiser con un metodo de suavizado de bordes preciso da lugar a una menor perdida de informacion y reduce considerablemente el pixelado a cambio de un mayor tiempo de calculo.