传统的光环境测量方法主要使用亮度计逐点测量场景内的光照分布,该方法耗时长且对操作要求较高,易因光源不稳定和测量位置移动等引入误差,因而亟需一种简便快速的方法测量光环境信息。随着成像技术与计算机技术的发展,采用相机进行成像式测量的研究逐渐受到关注。其中,高动态范围图像因其较高的信息存储能力,可以同时获取场景内各部分的照明情况,使得光环境的快速测量成为可能。但是,常见的高动态范围成像方法对于光度和色度信息的准确表达存在缺陷,且因相机参数的变化需要对不同图像进行单独标定,影响了该种技术的应用和推广。本文针对高动态范围成像中光度和色度表达的问题,以及实际光环境测量中的繁琐校正操作,提出了一种成像式探测光环境的方法。结合颜色科学及高动态范围成像技术,通过噪声检验、镜头校正、相机光谱灵敏度恢复、相机参数无关的色度特征化等一系列方法,提升了图像表征光度和色度信息的准确性。最终,通过实际场景的光环境测量实例,呈现了所提出方法的可行性和适用性。为了改善成像各环节的性能,本文对相机噪声及镜头非均匀性进行分析和建模研究。通过施加非线性参量和通道串扰矩阵的光谱恢复算法获取相机综合光谱响应函数,从而获得相机响应对场景光源光谱辐亮度的映射函数,建立了一种应用于光度色度学研究的相机响应模型。为了提升高动态范围图像光度和色度信息的准确性,同时应对实际场景中多变的相机参数,本文基于相机响应函数,结合齐次多项式模型,提出了使用单位响应值,即各颜色通道辐射通量面密度的数码响应值,进行色度特征化和高动态范围图像融合的方法。进而,通过不同相机参数的低动态范围图像和两组高动态范围图像的色度特征化实验,验证了该方法的可行性。为进一步体现研究成果的实用性,本文以实际场景的光环境测量作为应用实例,结合相机响应函数与预存色卡数据以预估相机单位响应值并实施色度特征化,对采用单位响应值的高动态范围图像进行颜色校正。最终,通过高动态范围图像预测场景的光度与色度信息。最后,对本文的研究工作进行了简要总结,并针对所提出方法的局限性和不足之处对下一步研究工作的方向提出展望。