光场相机作为一种新型多目成像设备,其能够通过一次曝光捕获比传统2D图像信息更加丰富的4D光场信息,即二维角度信息和二维空间信息,利用其捕获的4D光场信息可以获得场景深度信息,在虚拟现实、三维重建、目标检测等机器视觉领域具有重要作用。然而,光场原始透镜图像存在着严重的特定渐晕现象及各微透镜图像边缘像素混叠等问题,针对该问题,本文主要对光场图像解码优化算法进行研究,分别实现了对光场相机的渐晕校正及去马赛克问题的研究,论文的主要工作如下:(1)阐述渐晕校正方法和光场去马赛克方法的背景,意义及国内外研究现状,介绍光场成像理论及光场数据解码流程,并分析渐晕校正及光场去马赛克理论和方法。(2)根据光场原始透镜图像特定渐晕现象的形成原因及特点,研究并实现一种约束径向梯度对称的光场渐晕校正方法。首先采用光场相机自带的白图像对整体原始透镜图像进行全局渐晕粗校正,在此基础上,针对各微透镜图像的残余渐晕,利用渐晕函数值的准确性及渐晕非递增特性约束无渐晕图像径向梯度分布对称性,以此进行局部渐晕微校正。实验结果表明,该方法能够有效减轻光场主透镜及各微透镜引起的特定渐晕现象,使得光场图像各像素具有较高亮度一致性。(3)针对光场微透镜边缘像素混叠以及渐晕效应导致获得的光场多视角图像质量较差的问题,研究并实现一种双引导滤波的光场去马赛克方法。首先利用白图像及透镜掩膜信息重新加权基于梯度的无阈值(GBTF)算法重建G图像,然后使用已重建的G图像对R/B图像进行双引导重建R/B图像,最后将重建的R、G、B图像组合为全彩色图像。实验结果表明,该方法有效减轻各微透镜图像边缘像素混叠及渐晕效应对光场去马赛克的影响,提高光场全彩色图像质量。