了解镜头的制造商规格可以大大简化调查和购买流程。要知道镜头如何工作，必需先了解分辨率、放大倍率、对比度、f/#以及如何阅读常见性能曲线（包括调制传递函数(MTF)、景深(DOF)、相对照明和畸变）。
分辨率衡量成像系统再现物体细节的能力，可能会受所使用的照明类型、传感器像素大小或光学元件功能等因素影响。物体细节越小，所需的分辨率越高。
将传感器上的水平或垂直像素数量划分为希望观察的物体尺寸将指明每个像素在物体上覆盖的空间量，并且可用于评估。不过，这并不能确定该像素上的信息是否能与任何其他像素上的信息区分开来。
先，务必了解哪些因素可以限制系统。图1显示了一个示例：白色背景上有一对方形。如果这对方形在相机传感器的相邻像素上成像，则会在图像中显示为一个较大的矩形(1a)，而不是两个单独的方形(1b)。为了区分这两个方形，需要在它们之间留出一定的空间（少一个像素）。这一小距离就是系统的极限。限制由传感器的像素大小以及传感器的像素数定义。
图 1: 解析两个方形。如果方形之间的空间过小(a)，相机传感器将无法将其解析为单独的物体
线对和传感器限制
交替的黑白方形之间的关系通常被描述为线对。通常，由频率决定，而频率则通过每毫米线对数(lp/mm)来测量。遗憾的是，镜头的并不是一个数值。在给定的下，将两个方形显示为单独实体的能力取决于灰度等级。方形之间的灰度分离以及空间越大（图1b），解析方形的能力就越强。这种灰度分离被称为对比度（在频率下）。给定的空间频率以lp/mm为单位。因此，在比较镜头以及确定给定传感器和应用的佳选择时，以lp/mm为单位计算尤为有用。 Contrast is explained in more detail in this application note
传感器是计算系统的起点。从传感器开始，更容易确定可满足传感器或其他应用需求所需的镜头性能。传感器可解析的高频率，奈奎斯特频率，实际上是两个像素或一个线对。表1显示了与某些常用传感器上看到的像素大小关联的奈奎斯特极限。传感器的（也称为系统的图像空间）可以通过如下方式计算：将像素大小(μm)乘以2（创建对），然后将乘积除以1000以转换为mm：
像素较大的传感器的极限较低。像素较小的传感器的极限较高。
利用此信息可以计算出要查看的物体上的极限。要执行此操作，必需了解传感器尺寸、视场和传感器上的像素数之间的关系。
传感器尺寸是指相机传感器有效区域的大小，通常由传感器格式大小。但是，准确的传感器比例会因宽高比而异，而且标称传感器格式应该仅用作指导，特别是针对远心镜头和高放大倍率物镜。传感器尺寸可以直接根据像素大小和传感器上的活动像素数计算。
表 1: 随着像素大小变小，关联的奈奎斯特极限(lp/mm)会按比例提高。
