通常如果发光器件的频谱已知，且生成的光线数量在百万级，则应用重要抽样统计方法可将波长赋值给这些光线，具有较高能量的波长其对应的光线数量会比其它的多。

例如：某个光源的光谱能量分布曲线，在波长655nm处的能量是450nm的两倍，那么，在光线集中波长655nm的光线数量就是450nm的两倍。

在理想状态下，从各个角度测量光谱能量分布，并保持较高的空间分辨率，需要使用具有宽频谱、高灵敏度的高光谱成像测量设备。

这样根据发光位置和视角，运用上面谈到的重要抽样技术，可以非常简单直接地将波长值赋给每条光线。

但使用高光谱成像测量系统存在一些不足：

1. 目前只亮度或三刺激色测量时，就已经需要巨大的，通常是数百兆字节的存储空间，而高光谱数据量可能比这个值大一个数量级。

2. 这些光源模型一般包含1000张以上单独的色彩影像图片【4】，而高光谱成像系统的影像测量信息比亮度或三刺激色测量的大数倍。

这意味着一个4π空间的测量需要20小时或更长时间，而相同的一个三刺激色测量只要1-2小时。 

通过光源的光度或三刺激测量数据，与光谱能量分布的理论或测量数据相结合的方式，将波长赋值给光线，这是本篇的核心内容，有四种方式可供选择： 

经积分球测量得到的光源光谱数据可以导入光线生成软件，每条光线的波长值依据相应的光谱能量分布被确定。

这种方法至少为光线追迹软件提供了一个非常有用的波长值，但是，如果光源的光谱特性在角度或空间上有显著地变化，那么，这种方法就不适用了。 

通过在光源影像分布计上增加一个分光仪的方法，在测量光源亮度和色度空间分布特性的同时，光源每个视角的光谱信息也被获取。

然后，在光线生成的过程中，根据光线的辐射方向，每个光线被赋予一个唯一的实测波长值。

但是，如果光源的色彩在光源的物理空间上发生明显变化，那么，这种方法仍然是不适用的。 

在每个方向上进行三刺激色测量，而不只是亮度测量，然后像方法1那样将其与积分球测得的光谱信息整合。

首先，根据每张影像中，每个发光位置的三刺激色数据（或色坐标），生成优化的光谱信息。

一旦得到优化的光谱信息，采用相同的重要抽样统计原理，将波长值赋给相应的光线。 

采用将每个角度测量的光谱信息和用三刺激色影像色度计测量得到的数据相结合的方法，进行波长赋值是一项非常成熟精确的技术。

就像上面方法3描述的，根据原始的光谱信息和光源相应发光区域的色坐标数据，可以生成优化的光谱数据。

不同的是，其选用原始的光谱信息是和三刺激色测量在同一方向上，一次测量得到的。