[技术]图片光源之位图光源设置与分析 [复制链接]

说明 Ax&!Nz+?  
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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。 P:'wSE91  
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。 3P6O]x<-?  
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光源设置 :EV.nD7  
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用在本例中的位图光源是迅技光电的公司Logo $(9QnH1KY  
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VO:4wC"7  
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。 PT2;%=f
 
此图片的像素数目为339*88=29832； i\6CE|  
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光线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。 *DPX4P  
   b)I-do+  
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： '0D$C},^|8  
1. 光线/像素的指定数量在每个像素范围内具有随机位置。 E%`J=C}  
2. 计算位图像素的色度坐标。 Bz ;r<Kn  
3. 在每个像素的波长有匹配的色度坐标的权重。 W'@|ob  
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。 (L/>LZn|  
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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。 gyvrQ, u  
首先，在波长列表中右击鼠标并选择“Set Standard Bitmap Wavelengths”。 |'?vlUCd  
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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。 E@SFK=`  
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运行案例： W"Ip]LJ  
@)U.Dbm  
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。 z;qDl%AF  
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1. 光源创建请见如上描述 6j6CA?|  
2. 创建中继镜 LL(x

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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； vXDs/,`r  
D;Qx9^.  
2`f{D~w  
位置距离光源50mm; EsGu#lD2  
9z#8K zXg  
半孔径设置为10mm; L)JB^cxf  
ps{4_V-3u  
3. 创建探测器 *cb|9elF^  
探测器的创建选择Element primitive/plane，具体参数请见如下图片 rt+4-WuK>  
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4. 创建分析面 =d{6=2Pt  
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"IY  
$@z77td3  
M|DMoi8x  
5. 模型与光线追迹 MRLiiIrq,5  
0/Q_% :  
dtR"5TL<~}  
h[remR#3\  
6. 颜色与照度分析 V+`kB3GV  
At.&$ t  
5T;LWS  
总结：
gnp.!-  
^EUR#~b5iy  
1.图片下载地址：http://pan.baidu.com/s/1hraLk48 <j'K7We/tP  
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。 eQ>Ur2H8n  
JG!B3^qB  
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。 %ztZ#h~g  
4.光线追迹数越多，图片越清晰。