SFR（Spatial Frequency Response）算法是一種用於測量成像系統（如攝像頭）對不同空間頻率的回響情況的算法。它類似於MTF（Modulation Transfer Function）算法，但SFR更側重於成像系統的性能，包括鏡頭、感光器件以及處理程式的影響。SFR主要用於評估隨著空間頻率增加對單一影像的影響，是一種精簡版的MTF算法。
SFR的測試標準由國際標準化組織ISO（International Standardization Organization）制定，文檔ISO12233詳細描述了SFR的測試方法和標準。ISO12233提出了兩種測量SFR的方法：
基於邊緣的空間頻率回響（e-SFR）：這種方法通過分析相機數據中一個斜置的低對比度中性邊緣附近的數據來測量SFR。
基於正弦的空間頻率回響（s-SFR）：這種方法通過分析相機數據中一個斜置的高對比度中性邊緣附近的數據來測量SFR。
目前的開源SFR算法通常基於e-SFR方法。在實際套用中，可以通過選擇一個雙色調的黑白斜線圖像作為測試圖，來計算出與MTF值相約的解像力評鑑圖。
SFR算法的實現可以參考GitHub上的開原始碼，例如RayXie29編寫的SFR_Calculation項目，雖然其嚴謹性可能不及商業軟體，但它依然可以作為初學者學習SFR算法的資料。