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通常如果發光器件的頻譜已知，且生成的光線數量在百萬級，則應用重要抽樣統計方法可將波長賦值給這些光線，具有較高能量的波長其對應的光線數量會比其它的多。

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例如：某個光源的光譜能量分布曲線，在波長655nm處的能量是450nm的兩倍，那么，在光線集中波長655nm的光線數量就是450nm的兩倍。

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在理想狀態下，從各個角度測量光譜能量分布，并保持較高的空間分辨率，需要使用具有寬頻譜、高靈敏度的高光譜成像測量設備。

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這樣根據發光位置和視角，運用上面談到的重要抽樣技術，可以非常簡單直接地將波長值賦給每條光線。

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但使用高光譜成像測量系統存在一些不足：

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1. 目前只亮度或三刺激色測量時，就已經需要巨大的，通常是數百兆字節的存儲空間，而高光譜數據量可能比這個值大一個數量級。

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2. 這些光源模型一般包含1000張以上單獨的色彩影像圖片【4】，而高光譜成像系統的影像測量信息比亮度或三刺激色測量的大數倍。

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這意味著一個4π空間的測量需要20小時或更長時間，而相同的一個三刺激色測量只要1-2小時。?

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通過光源的光度或三刺激測量數據，與光譜能量分布的理論或測量數據相結合的方式，將波長賦值給光線，這是本篇的核心內容，有四種方式可供選擇：?

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經積分球測量得到的光源光譜數據可以導入光線生成軟件，每條光線的波長值依據相應的光譜能量分布被確定。

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這種方法至少為光線追跡軟件提供了一個非常有用的波長值，但是，如果光源的光譜特性在角度或空間上有顯著地變化，那么，這種方法就不適用了。?

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通過在光源影像分布計上增加一個分光儀的方法，在測量光源亮度和色度空間分布特性的同時，光源每個視角的光譜信息也被獲取。

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然后，在光線生成的過程中，根據光線的輻射方向，每個光線被賦予一個唯一的實測波長值。

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但是，如果光源的色彩在光源的物理空間上發生明顯變化，那么，這種方法仍然是不適用的。?

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在每個方向上進行三刺激色測量，而不只是亮度測量，然后像方法1那樣將其與積分球測得的光譜信息整合。

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首先，根據每張影像中，每個發光位置的三刺激色數據（或色坐標），生成優化的光譜信息。

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一旦得到優化的光譜信息，采用相同的重要抽樣統計原理，將波長值賦給相應的光線。?

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采用將每個角度測量的光譜信息和用三刺激色影像色度計測量得到的數據相結合的方法，進行波長賦值是一項非常成熟精確的技術。

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就像上面方法3描述的，根據原始的光譜信息和光源相應發光區域的色坐標數據，可以生成優化的光譜數據。

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不同的是，其選用原始的光譜信息是和三刺激色測量在同一方向上，一次測量得到的。

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