在众多自由立体三维显示技术中,集成成像技术无需助视器件和相干光源便可观察全视差和视角连续的真实三维景象,是目前三维感知和可视化研究领域最有前景的成像技术。集成成像系统主要包括采集过程和重建过程。在基于相机阵列的采集过程,受成像传感器景深限制,采集得到的元素图像序列会存在局部模糊的多聚焦问题。在基于微透镜阵列集成成像重建的过程中直接光学重建存在深度反转问题,而传统的计算机重建则存在成像质量低,计算耗时长等缺陷。针对这两个方面的问题,本文进行了基于改进拉普拉斯能量和的多聚焦元素图像融合研究以及基于光线追踪的快速无畸变计算机重建研究。本文首先提出了一种多聚焦元素图像融合算法。基于改进的拉普拉斯能量和算子对模糊图像中高频分量的响应设计了图像聚焦度量函数,提取已对齐配准的元素图像中的清晰位置信息得到初始的融合决策图。基于聚类思想的分类方法对初始决策图进行优化,经过迭代得到最终的融合决策图。解决了合成孔径集成成像系统中元素图像多聚焦问题,显著提高了元素图像序列的图像质量,同时也保证了后续高质量的重建。实验结果证明了提出方法的有效性。在融合实验中可以观察模糊区域经过融合处理变为清晰聚焦的状态。通过计算机重建实验对比可以观察到,经过融合的元素图像序列的重建图像质量要明显优于原始的多聚焦元素图像序列。本文提出的方法可以有效地改善多聚焦元素图像序列的图像质量,并且避免了模糊元素图像对后续计算机重建的影响,提升了合成孔径集成成像系统整体性能。接下来本文针对计算机集成成像重建的改进提升进行了研究,提出了一种快速无畸变的的计算机集成成像重建方法。通过光线追踪算法分析了微透镜阵列成像过程中光线的记录过程和微透镜阵列重建过程中光线的传播过程,确定了元素图像阵列中像素点到重建切片图像中像素点间的映射关系,将采集得到的元素图像阵列快速进行像素匹配得到计算机重建中不同深度平面处的重建切片图像。为了证明所提出方法的有效性,首先与传统计算机重建结果进行了直观的比较,接下来就重建时间和重建图像质量进行了数据分析对比,最后将重建结果进一步应用于深度估计实验。实验结果表明本文提出的方法可以实现快速无畸变的计算机集成成像重建,并且胜过传统的计算机重建方法和智能像素映射方法。