当呈现SFR曲线（无论是来自边缘还是正弦波）都可能令人困惑，尤其是当形状不是经典的低通量功能时。这也可能是一些从业者放弃它的原因，这有助于解释，但它不是一个完全可靠的解决方案，涉及高重复性比较条的特征。因此，如果使用它SFR明智的方法是确定手机摄像头的分辨率，并提供简单的规则或经典的方法来获得更简单的分辨率指标。例如，10%清晰度测试卡SFR与响应点相关的频率通常可以解释为与光学中尖锐标准一致的分析值。这些数字可能是文本或条形码成像的良好指标。不同方向的多限分辨率也可以与简单的效率指标相结合，使用户更容易判断数百万像素手机摄像头。

使用清晰度测试卡SFR测量手机相机的清晰度主要是因为它能提供丰富的空间信息。

   也可以测试分辨率卡SFR为了获得清晰度参数，曲线可以轻松计算单个锐度值。大多数以前的研究发现，15-17位相机镜头和打印图像几乎没有数字图像处理。视觉对比敏感函数的权重取决于单通道失真度量的应用和验证。在手机摄像机图像质量评价中应用这些方法需要详细了解图像路径、过度锐化、影响设备使用和检查条件等因素。由于消费者很少看到全分辨率测试卡图像，这对于电子图像显示尤为重要。即使是现在的手机LCD显示器，显示的图像阵列也被有效地二次采样。虽然数字图像模拟可以深入了解人工对象的引入和图像细节的丢失，但应仔细使用简单的连续色调来预测应用程序的图像质量。虽然ISO1233标准可以修改手机摄像机的图像分辨率，但需要测试各种图像场和操作条件。相机性能的测量将包括几个比数码相机更常见的图像处理步骤的影响。评价方法将解决产品性能问题，包括这些操作，而不是子系统设计。然而，自适应图像处理对测量结果的影响可以通过对正弦波和线的分析来理解。

   考虑其它有效方法SFR结果的简要措施，如10%的限制性解决方案。虽然这些措施和其他频率加权措施需要在图像查看的背景下进行解释，但它们可以随着成像参数和信号处理的变化而简化。目前的标准不是关于如何做到这一点，而是关于简单的曲线来限制分辨率、位置或缩放位置。