ＳＦＲ 空间频率响应
光学性能测试中，ＳＦＲ（Ｓｐａｔｉａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）是空间频率响应。ＭＴＦ常用于光学系统，而ＳＦＲ指成像系统，成像系统包含一个光学系统。
ＳＦＲ是测模组对不同空间频率的响应情况，类似于ＭＴＦ算法，但测试结果同时受镜头和感光器件以及处理程序的影响，因此称这种算法叫空间频率响应ＳＦＲ。
主要是用于测量随着空间频率的线条增加对单一影像所造成的影响。简言之ＳＦＲ就是ＭＴＦ的精简版。
因为测量ＭＴＦ需取得昂贵的正弦样版，并且需换算大量的数据。因此，ＰＩＭＡ开发了这款较低成本的ＳＦＲ作为替代品。
基本上ＳＦＲ只需一个双色调的黑白斜线即可换算出约略相等于ＭＴＦ的值的解像力评鉴图。
ＳＦＲ是怎么测试和计算的呢。首先ＳＦＲ不需要拍摄不同的空间频率下的线对。
它只需要一个黑白的斜边（刃边）即可换算出约略相等于所有空间频率。
刃边法：
在ＳＦＲ计算中最主要的几步：求导＋傅里叶
（１）ＳＦＲ是通过这条斜边的图进行超采样的到一条更加细腻的黑白变换的直线（ＥＳＦ）。
（２）然后通过这条直线求导得到直线的变化率（ＬＳＦ）。
（３）然后对将这个变化率进行ＦＦＴ（ＤＦＴ）变换就能得到各个频率下的ＭＴＦ的值。
ＰＳＦ、ＬＳＦ、ＥＳＦ
点扩展函数ＰＳＦ（Ｐｏｉｎｔ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、线扩展函数ＬＳＦ（ＬｉｎｅＳｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）和边缘扩展函数ＥＳＦ（Ｅｄｇｅ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）
（１）点扩展函数ＰＳＦ是点光源成像后的亮度分布函数，如下图所示，用ＰＳＦ（Ｘ，Ｙ）表示。
点扩展函数是中心圆对称的，通常以沿ｘ轴的亮度分布ＰＳＦ（Ｘ，Ｙ）作为成像系统的点扩展函数。
（２）ＥＳＦ其实是一条由白变黑（黑变白）的线。
之所以ＳＦＲ的测试图是一张斜边，是希望通过斜边中的多条线进行超采样，得到一条灰度变换更加平滑的线。
这样减少在后面进行频域转换之后值上的误差。 ＥＳＦ放大后如下图。
ＬＳＦ就是一条线上（ＥＳＦ） 的变化的过程。
对于任意一条线由黑变白的过程是 由不同频率的黑白线对 组成。因此可以反过来通过分析一条线得到这些频率下的（ＦＦＴ）。
当获取点光源像的亮度分布函数ＰＳＦ（Ｘ，Ｙ）后，对其进行二维傅里叶变换即可得ＭＴＦ （ｕ，ｖ）。
因此，从理论上讲，从ＰＳＦ也是获取ＭＴＦ的一个方法。
但是，在实际的应用中，由于地面点光源强度很弱，此方法一般较少采用。
相对于ＰＳＦ来说，ＬＳＦ的能量得到了一定程度的加强。因此用ＬＳＦ更好。
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