随着人们对光环境质量要求的不断提高,光环境设计的目的不再仅仅是照亮空间,而是越来越关注人与光的关系。现阶段的光环境设计是基于照度计算的,由于照度仅仅表征了被照面接收光的多少,无法将光环境与人眼感知建立直接联系,比如人眼对眩光的感知,所以基于照度的光环境表征已经无法满足光环境设计的需求。亮度能表征人眼感受到的光的强度,直接反映人眼对光环境明暗的感知,所以基于亮度的光环境表征逐渐引起人们的重视。目前,基于亮度的光环境表征所遇到的问题在于亮度的计算和测量比较复杂,为此,本文主要进行了以下研究:(1)论文以光源的光谱辐亮度Le(λ)、物体表面材质的双向散射分布函数(BSDF)以及人眼观察方向为参数,推导了亮度计算方程。为了计算人眼观察方向所在视平面的平面亮度数据,论文通过研究光线从光源出发,经过物体表面发生多次反射、折射最终到达人眼的物理过程,并结合亮度计算方程,建立了基于亮度的光环境表征方法。(2)论文对基于亮度的光环境表征方法进行了软件实现。主要的工作包括光源、光线、物体、材质和相机类的编写以及光线跟踪算法的实现与优化。通过创建赋予材质属性的物体和光源对象,并添加至场景中来完成光环境场景的建模。当软件执行完亮度计算后,相机类中的存储单元会存储相机拍摄方向的平面亮度数据。(3)论文提出了两种光线跟踪算法。一种是全空间采样跟踪算法,由于该算法欲实现精准的亮度计算必须发射足够多的采样光线,导致软件计算速度较慢。基于此,本文根据蒙特卡洛重要性采样的思想,进一步提出了分离式重要性采样跟踪算法,该算法通过合理减少采样光线的数量,大幅度提高了软件计算速度。为了验证软件计算的误差,本文使用标准光源灯箱设计了对比实验,通过对比平面亮度计拍摄灯箱场景的亮度数据与软件仿真计算灯箱场景的亮度数据,实验结果表明软件计算的结果与实测数据的平均误差在20%以内,并且随着采样递归深度的增加,误差进一步减小。(4)论文以教室照明设计为例,通过软件创建教室照明场景并计算平面亮度数据,进一步分析平面亮度数据在光环境设计中的应用,展示了基于亮度的光环境表征方法的应用前景。