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植物是地球上最主要的生命形态之一,大部分依靠光合作用进行能量交换,叶片是植物光合作用最重要的器官,能够直接反映植物的生长状况和外观形态。近些年来,随着计算机图形学、植物的光线传输模拟以及农业遥感技术的不断发展,对于获取的植物叶片的光学特性数据的要求越来越高。但想要采集植物叶片的光学特性就必须获得植物叶片在光照条件下的双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function,BRDF))。BRDF广泛的被该领域研究者所关注,但对于其测量设备的研发相对较少,已研发出的测量设备具有局限性,不能较好的应用于一类物质表面的BRDF测量,仅能针对一两种特别属性的物质表面BRDF测量。且设备的造价高,采集数据的过程复杂、耗时长,需要专业人员的操作。本论文搭建出新的BRDF采集设备,获取植物叶片表面的BRDF参数,其搭建过程相对简单,测量时间也仅仅只需要10分钟,且不需要专业人员进行操作。本论文主要采用线性光源代替点光源,数码相机代替工业相机的方法,通过电脑控制单轴运动控制器来精准的控制线性光源在单一方向上的移动速度,从而获得120张视角固定、光源方向不断产生变化的叶片图像集合,通过对叶片的序列化图像进行分析与计算,获得系列图片的反射轨迹图、漫反射轨迹图以及高光反射轨迹图,从而进一步获得整个叶片表面的表观漫反射、高光反射以及粗糙度的相应参数。论文主要研究内容和结论分析如下:(1)针对叶片表面BRDF参数采集设备造价昂贵、采集过程复杂的问题,设计了基于线性光源的测量设备来获取叶片的BRDF参数。该方法通过电脑控制单轴运动器,进一步控制线性光源的移动速度,来为相机拍摄的植物叶片表面照片提供变化的光源,从而在较短时间内获得叶片的序列图像。(2)构建测量设备的几何模型与标定相机,计算出BRDF参数。通过确定相机拍摄照片的高度为30cm,拍摄角度与垂直方向呈现55度的夹角;线性光源的高度为15cm,线性光源的移动速度为0.67毫米。使用OpenCV进行相机棋盘格标定,获取相机的内外参矩阵。根据Ward模型的数学计算模型,利用蒙特卡洛积分计算获得BRDF的三个重要参数,利用GPU生出最后的实验结果(3)比较叶片表面的真实纹理和本实验由GPU绘制出的叶片表观纹理,发现线性光源测量设备获取的植物叶片表观BRDF参数是相对精准的,可以很好的再现叶片表观纹理。