七维全光函数p(θ,φ,λ,t,x,y,z 作为可视化世界的全息表示,描述了人眼在任意位置(x,y,z)记录任一时间t下波长为λ的光线以任意可能角度(θ,φ)穿过瞳孔中心的强度,使得时-空-谱信息同时重建成为可能。从全光函数出发,记录光线位置信息的光场相机和记录光线波长的光谱相机应运而生,但分别存在光谱维λ欠采样和深度维z丢失的问题,在三维重建、材质鉴别、医疗诊断等科研或应用领域已不能满足要求,光场光谱成像技术随之受到越来越多的关注。本文将光场理论与光谱耦合理论相结合,以多相机阵列为主体,设计了一种多光谱光场成像系统。在主体多相机阵列前平行放置宽带滤波片阵列,其中的各个相机分别连接至控制板阵列,进行相机的同步触发控制和参数配置,从而实现多路异构图像信息的采集,再将其传输到信息联合处理装置;利用基于卷积神经网络的图像匹配方法,结合相机阵列的内外参数,对交叉波段图像进行极线对齐和立体匹配,通过视差算法重建全视场范围内的深度信息;设计光谱解复用算法对光谱信息进行解耦重建,得到场景中任意相机视角下三倍于相机个数的光谱波段信息,最终实现多光谱光场信息的联合获取。该系统通过一次曝光即可获取目标物体的光谱信息和多视角观测信息即光场信息,并可进一步用于动态视频拍摄。区别于以微透镜阵列为核心器件的光场相机,多相机阵列无须通过牺牲空间分辨率获取光谱分辨率,从而保证了高空间和高光谱信息的同时获取,并且本文中还创新性的提出光谱解复用算法,使得较少的相机个数能够解耦出三倍于它的光谱通道,结构简单,花费更小。本文通过3D-MAX仿真数据和标准数据库数据对系统算法进行测试和误差分析,取得较好的评价效果,充分证明系统的易复现性和算法的鲁棒性,并且提供了实际拍摄数据来论证系统在动态光谱视频的应用可行性。