分辨率测试卡使用SFR来测量手机相机清晰度主要源于它可以提供丰富的空间信息方面的潜力。当呈现SFR曲线（无论是从边缘还是正弦波）时，可能会有些令人费解，特别是当形状不是经典的低通功能时。这也可能是一些从业者放弃它的原因，有利于解释但不是完全可靠的解决方案涉及重复性高对比度条形特征。因此，如果使用SFR来确定手机摄像机的分辨率，提供简单的规则或经典方法来获得更简单的分辨率指标是明智的。例如，与10％分辨率测试卡SFR响应点相关的频率通常可以解释为与光学科学中锐利标准一致的解析度值。这样的数字可能是文本或条形码成像的良好指标。不同方向的多个限制分辨率值也可以以简单的效率指标组合，使用户能够更轻松地判断百万像素手机相机。

也可以从分辨率测试卡SFR曲线轻松计算单个锐度值，以获得清晰度度量参数。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。单通道失真度量的应用和验证依赖于视觉对比敏感度函数的权重。将这些方法应用于手机摄像机图像质量评估需要详细了解图像路径，过度锐化，设备使用和查看条件的影响等因素。对于电子图像显示，这是特别重要的，因为消费者观很少会看全分辨率测试卡数字图像。即使对于当前的手机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造物的引入和图像细节的丢失，但是当使用简单的连续色调度量来预测此应用程序的图像质量时，应谨慎使用。

虽然ISO 12233标准的修订版可能会应用于手机摄像机图像分辨率，但是需要针对各种图像场和操作条件进行测试。相机性能的测量将包括几个图像处理步骤的影响，比数码相机更为常见。评估方法将解决产品性能，包括这些操作，而不是子系统设计。然而，所提出的替代方法，例如基于对正弦波和线的分析，可以提供关于自适应图像处理对测量结果的影响的了解。

要考虑其他的有效方法是采用基于SFR结果的简要措施，如10％的限制解决方案。虽然这些和其他频率加权措施需要在图像查看的背景下进行解释，但它们可以简化随着成像参数和信号处理等变化的特性呈现。目前的标准中没有关于如何这样做，但是可以采用限制分辨率与场位置或缩放位置的简单曲线。