涂漆金属1550 nm波长双向反射分布函数优化建模

利用双向反射分布函数描述目标表面的散射特性是最成熟和常用的方法，其关键在于如何快速准确地获取双向反射分布函数中的各特征参量。基于Cook-Torrance模型对目标表面散射进行建模，使用1550 nm激光对黑漆涂层金属进行探测，将测量数据用遗传-禁忌搜索混合算法进行反演，来获得模型中的未知参量。对比遗传算法和遗传-模拟退火混合算法可知，该算法优化了迭代次数，减小了计算误差，得到与实验值吻合的理论计算值。该研究提供了一种快速准确得到双向反射分布函数中未知参量的计算方法。