光场概念：
空间中所有光线光辐射函数的总体，采集并显示光场就能在视觉上重现真实。全光函数（plenoptic function）是描述光场的数学模型。全光函数：F(x, y, z, θ, Φ, λ, t)，（x,y,z）表示观察者人眼的三维空间位置坐标，（ θ, Φ）表示光线进入观察者人眼的角度，λ为光的波长，t为时间。
简化的四维光场：
如果一条光线与两个平行平面（u, v）和（s, t）各有一个交点，则该光线可以用这两个交点唯一表示。
传统光学显微镜的局限：
景深较浅，想实现物体的三维重建需要进行层析扫描，该过程较慢，因此无法对快速动态过程进行实时成像（例如神经活动、细胞活动、线虫等生物行为），还可能导致光漂白和光毒性。
光场显微成像的优势：
具有快速、实时的三维成像能力，可以从一张光场照片中重建样本的三维信息，实现“一次成像，三维重建”。
结合计算成像的相关算法进行后期处理，光场显微给予了非拍摄者操纵光线、视角、聚焦位置的能力。
光场显微成像的缺点：
空间分辨率和角度分辨率的折衷，为了获得角度分辨率，牺牲了一定程度的空间分辨率。但目前已有提升空间分辨率的解决方案。
光场显微成像的基本原理：
在成像端的native image plane上放置微透镜阵列，则sensor plane上接收到傅里叶域的频率信息，每个微透镜后覆盖N*N pixel，每个pixel接收不同的频率/角度分量。每个微透镜采集不同的空间信息，每个微透镜后的各个像素采集不同的角度/频率信息，因此可以捕获四维光场，基于四维光场数据，可以在一次曝光下，利用解卷积实现三维重建。
空间分辨率取决于：微透镜的数量
角度分辨率取决于：每个微透镜后覆盖的像素数
点扩散函数（point spread function, PSF）:
可以理解为样本的单个体素（voxel）在sensor上的投影图案，成像结果就是样本和PSF的卷积。对于经典的光场显微成像，PSF是不均匀的，尺寸等于传感器的尺寸。
解卷积和三维重建：
经典算法Richardson-Lucy 迭代算法。
相空间光场三维重建：
相空间光场在硬件上和重建算法上和经典的光场显微成像没有区别，主要区别在于，经典的光场重建使用的是不均匀的PSF，同时利用了不同频率的信息，进行解卷积重建；而相空间光场，首先对像素进行“重排”，将各个频率分量分开，分别利用各频率分量进行三维重建。对于相空间光场，PSF均匀（对于样本上轴向坐标相同的点（z相同），PSF是相同的），因此重建需要的计算资源更少、重建更快、伪影更小。
最新发展：
应用领域：
神经生物学、细胞生物学、生物发育过程监测、线虫和果蝇等行为监测。
主要是需要三维、快速成像的场合。
参考资料：
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