En problemas de dispersión inversa, los resultados de imagen más precisos posibles requieren que las ondas planas incidan desde todas las direcciones y que se observen campos dispersos en todas las direcciones de observación alrededor del objeto. Dado que esta información completa rara vez está disponible en aplicaciones reales, este documento se preocupa por el análisis matemático y las simulaciones numéricas para estimar la resolución alcanzable en la reconstrucción del objeto a partir del conocimiento del campo lejano disperso cuando se dispone de datos limitados en una sola frecuencia. La investigación se centra en evaluar el Número de Grados de Libertad (NDF) y la Función de Difusión Puntual (PSF), que se encarga de reconstruir un objeto desconocido de tipo puntual y depende del NDF. La discusión se refiere a objetos que pertenecen a geometrías curvas, en este caso, dispersores de circunferencia y cuadrados. Además, dado que la evaluación exacta de la PSF solo se puede lograr numéricamente, se introduce una evaluación aproximada en forma cerrada y se compara con la exacta. La precisión de la aproximación de la PSF se verifica mediante resultados numéricos, al menos dentro de su región principal de lóbulo, que es la más crítica en lo que respecta a la discusión de la resolución. El resultado principal del análisis es la variabilidad espacial de la PSF para las geometrías consideradas, mostrando que la resolución es diferente en todo el dominio de investigación. Finalmente, se muestran dos aplicaciones numéricas del concepto de PSF, y se destaca su relevancia en presencia de datos ruidosos.