说明 ]jR-<l8I- ;)ERxMun 本文描述了如何使用一张位图（bitmap）图像作为
光源反射体，这里我们要用到FRED详细光源
结构。
9QeBz`lm) 作为演示，本案例描述了一个位图光源经过理想的1:1中继
透镜后所成的像。
}Q-Tw,j 'Hu+8,xA 光源设置 Qh]k)]+*| 7}(YCZny5 用在本例中的位图光源是迅技光电的公司Logo
@scSW 5+ Q_*.1L 
@}' ?o_/C <d{>[R) 在对象树的Optical Sources光源文件夹中，我们选择详细的光源作为开始，通过右击鼠标并选择“Create New Detailed Optical Source”在Positions/Directions选项中，我们设置类型为“Bitmap（points specified by bitmap pixels）”并且导入我们的位图文件。调整像素纵横比的半宽度和高度。
U? Vik 此图片的像素数目为339*88=29832；
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SXV2Y- 方向的设定取决于您的特别应用，但在我们的示例中，我们将使用“Random Directions into an angular range”类型。这个方向的设定一般允许我们引导光线朝向中继透镜。
e|^. N[W 
eUD 5 V 当我们使用一个位图作为发射器，需要对图像中的每个像素执行以下步骤：
vJ;0%;eu[! 1. 光线/像素的指定数量在每个像素范围内具有随机位置。
J@rBrKC 2. 计算位图像素的色度坐标。
D<[kbt 5^7 3. 在每个像素的
波长有匹配的色度坐标的权重。
~SXqhX-` 4. 每个光线的权重乘以指定在光源的波长选项卡上加权因子。
I~-sBMm(w B.) ;Ju 第1项和第2项在光源创建中已经处理了。所以，我们需要处理第三项，可以通过设置光源波长选项。如果创建少于3个波长的光源，那么像素的三刺激色Y值用于设置权重。如果光源有3个或更多的波长，那么颜色合成用于求解一组权重。让我们来点开波长选项并指定所需的波长。
9rM#w"E?< 首先，在波长列表中右击鼠标并选择“Set Standard Bitmap Wavelengths”。
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rgEN~e' 其次，再次右击鼠标并且选择“Set All Colors From Wavelengths”来设置各个波长颜色为蓝色，绿色和红色。在上面的步骤中注意，合成光线权重乘以在波长列表中的权重。通常，我们不需要光线权重的双切趾，并且我们确保权重都设置为1。最终配置如下所示。
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#6#%y~N Seq
^o= 运行案例：
) 1 <GSr9 ~Sw GZ 光源指定为每个像素1个光线位置。当光线追迹的时候，如果每个像素我们设置大于1个光线位置，因为要追迹大量的光线，所以我们不想画出3D视图中的光线，我们进入Menu> Raytrace>Trace All Sources。当光线追迹完成，进入Menu>Analyses>Color Image。你会发现在分析面中已经重现了位图图片，光线追迹越多，图片的还原度越高。
此图为每个像素点有10个光线位置的追迹后的照度图
}#n d &ND e_Fo NT 1. 光源创建请见如上描述
mlz|KI~\F; 2. 创建中继镜
NkAu<>
G _ 创建一个新的元件“Create a Custom Element”命名为理想透镜，在其子文件下创建一个新的表面“create a New Surface”，面型选择：Lens Module;
焦距为25mm，放大率为-1；
=
jTC+0u WHRBYq_ >Hd!o"I 位置距离光源50mm;
~6[3Km|2 
]zI*}(adu 半孔径设置为10mm;
V} h)e3X l_ LH!Tu 3. 创建探测器 6dRvx;d 探测器的创建选择Element primitive/plane，具体
参数请见如下图片
p<B*)1Tj0 I"D}amuv 4. 创建分析面 UxnZA5Lk* i~m;Ah,# W Qe Q`pM PE6ZzxR|U< 5. 模型与光线追迹 e )] 
Qn/ 6gRL j BD M"";u 
颜色分析 = @ 1{LF;
"[CR5q9Pr 照度分析
Iz!] LW )OFf nKh 总结：
= @lM* B06W(y,3Q> 1.图片
下载地址：
http://pan.baidu.com/s/1hraLk48 5zF$Q {3 2.对于颜色分析或照度分析时，我们要注意实际的光源尺寸，在FRED中默认的尺寸为长宽1:1，对于本案例我们可以这样设置其真实大小，在照度图片右键选择Isotropic，结果就会如上图所示。
ZD4:'m`T/ 
mwF{z.t" 3. 对于分析面的设置，我们可以使用默认分析表面，
软件会自动识别图片大小。
AzSmfEaU0 4.光线追迹数越多，图片越清晰。
