本书系统地介绍了光场成像的发展与现状，通过对比光场相机的成像特点阐述了不同的检校方法；在光场相机的重聚焦和全聚焦方面论述并对比了不同算法的特点；在论述基于成像一致性的深度检测算法基础上，分析并对比了不同主流算法的效率和效果。在光场相机不断发展的基础上，虚拟现实、智能驾驶、工业检测等应用也在最后一章给出了示例和展望。
本书适合从事光场相关研究的研究生及从事相关研发工作的工程师作为相关研究与开发的参考书目，也较适合希望了解光场相关知识的读者阅读。

前言
第1章 光场成像概论
1.1 传统光学相机理论与发展
1.2 光场理论起源与发展
1.3 光场采集设备演变
1.4 全光相机与光场采集
参考文献
第2章 全光相机检校理论与方法
2.1 传统光学相机检校理论与方法
2.2 全光相机模型
2.3 全光相机双检校理论与方法
参考文献
第3章 光场数据与成像理论
3.1 四维光场与数据组织
3.2 四维光场成像理论
3.3 光场影像表达方法
3.4 基于四维光场的重聚焦与全聚焦
3.5 高清晰度全聚焦图像提取方法
3.6 全聚焦图像结果与分析
参考文献
第4章 光场数据的深度估计
4.1 基于图像立体匹配的方法
4.2 基于成像一致性的单线索深度估计方法
4.3 多深度线索融合的方法
4.4 几种典型算法的对比
4.5 基于EPI的方法
4.6 基于深度学习的光场深度估计
参考文献
第5章 光场相机硬件发展状况
5.1 合成光场
5.2 编码掩膜光场
5.3 微透镜阵列光场
5.4 10M到100M全光相机
5.5 光场采集范围与全光相机参数
5.6 光场相机发展趋势
参考文献
第6章 光场相机的应用
6.1 数字重聚焦应用
6.2 精密工业检测
6.3 位移监测
6.4 虚拟现实与光场
6.5 自动驾驶
参考文献