全光场相机作为一种新型的成像系统,可以通过一次拍照获取四维光场信息。通过聚焦性检测算法,可以从光场数据中渲染出焦点堆栈图像,从而提取深度信息。目前光场相机已经成功的应用于图像分割、目标识别、显著性检测、三维立体重建等计算机视觉领域。当前多数聚焦性检测方法提取的深度信息都存在散焦误差较大、鲁棒性较差的问题。针对该问题,本文通过分析光场相机成像和重聚焦特点,设计了一种新的聚焦性检测函数提取深度图,并使用相机获取全聚焦图像中的彩色信息引导深度图的滤波,从而获取高精度的深度信息。本文的主要研究工作如下：(1)介绍了光场的基本理论以及光场相机成像系统,并进一步分析了光场数据以及光场重聚焦技术的特点。(2)针对Lytro相机存在的微透镜中心位置标定不准确的问题,设计了一种基于边缘搜索的微透镜中心标定算法。实验表明该算法可以有效标定微透镜中心坐标,并可以使用标定数据有效获取光场相机重聚焦图像。(3)通过分析各种聚焦性检测算法的优劣,设计了一个鲁棒的聚焦性检测模型,采用梯度均方差函数提高检测精度,并结合全聚焦图像中的色彩信息校准深度图中存在的错误数据。最后,针对单个聚焦性检测函数提取深度图误差较大的问题,采用马尔科夫融合方法将校正后的拉普拉斯算子提取的深度图与本文提出的梯度均方差检测函数得到的深度图融合,达到较好的深度提取效果。实验结果表明,本文算法可以有效修正散焦误差,提高深度提取精度。