SFR（空間頻率回響）算法是一種用於測量成像系統（如攝像頭）解析力的方法。以下是SFR算法的原理：
基礎概念：SFR是測量模組對不同空間頻率的回響情況，類似於MTF（Modulation Transfer Function）算法，但測試結果同時受鏡頭和感光器件以及處理程式的影響。
測試標準：SFR的測試標準以及算法由國際標準化組織ISO（International Standardization Organization）擬定，文檔ISO12233提出了兩種測量SFR的方法：
Edge-based spatial frequency response (e-SFR)：基於邊緣的空間頻率回響，測量方法是通過分析相機數據近處的斜線邊緣。
Sine-based spatial frequency response (s-SFR)：基於正弦的空間頻率回響，測量方法是通過分析相機數據近處的正弦邊緣。
算法流程：具體算法流程包括：
選擇對應垂直斜邊ROI，並將其轉化為Gray ROI。
對得到的Gray ROI數據進行線性化，得到linear ROI數據。
計算每一行的centroid，即圖像重心，得到每一行數據的邊緣位置。
獲取到的centroid進行線性回歸，得到對應的邊緣數據，包括斜率、截距等。
獲取得到重新定位ROI，根據圖像數據及其到邊緣的距離，獲得ESF（Extended Spatial Frequency）。
對ESF進行4倍超採樣，獲得4xESF。
對4xESF進行差分運算，獲得LSF（Linear Spatial Frequency）。
對LSF套用漢明窗，減少圖像邊緣及噪聲影響。
進行DFT運算，獲得OTF（Output Transfer Function）。
從OTF的實部獲得SFR。
以上是SFR算法的基本原理和步驟，希望對你有所幫助。