抗锯齿故障通常是由于图像缩放或旋转时像素插值引起的。当白色像素在图像边缘出现时，可能是因为图像没有正确地插值导致的。以下是一个示例代码，用于解决白色像素在抗锯齿故障中的表现：

import cv2
import numpy as np

def fix_antialiasing(image):
    # 创建一个3x3的卷积核
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    # 使用腐蚀操作将白色像素周围的边缘部分变为黑色
    eroded_image = cv2.erode(image, kernel, iterations=1)
    # 使用膨胀操作将黑色像素周围的边缘部分变为白色
    dilated_image = cv2.dilate(eroded_image, kernel, iterations=1)
    # 使用高斯模糊操作平滑图像
    blurred_image = cv2.GaussianBlur(dilated_image, (3, 3), 0)
    
    return blurred_image

# 读取图像
image = cv2.imread('image.png')
# 处理图像
fixed_image = fix_antialiasing(image)
# 显示图像
cv2.imshow('Fixed Image', fixed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们使用了腐蚀操作将白色像素周围的边缘部分变为黑色，然后使用膨胀操作将黑色像素周围的边缘部分变为白色，最后使用高斯模糊操作来平滑图像。这样可以减少白色像素在抗锯齿故障中的表现。

请注意，上述代码使用Python的OpenCV库。确保已经安装了OpenCV库，并将图像路径替换为实际图像的路径。