在过去的二十年中越来越多的数字媒体被制造、加工、存储和传输,与之相对应,计算机图形学、计算机视觉、多媒体和相关领域也研究出了很多新型的媒体形式,例如极大地扩大了用户主观感受的多视点视频。多视点视频系统利用相机获取的部分视点信息根据视点合成技术来绘制新视点。目前常用的基于图像的视点绘制方法是基于图像的建模,与需要场景精确几何信息的基于模型的绘制方法相比,图像更易获取,更易处理,绘制效果也更逼真,因而近年来得到了越来越多的重视,其中基于光场的绘制方法(light field rendering,简称LFR)是基于图像的绘制方法的核心。LFR在场景获取过程中需要利用相机拍摄大量的图像用于虚拟视点绘制。LFR中虚拟视点最终的绘制质量随着已知视点数目的增加而变好,同样当已知视点的位置改变时,虚拟视点最终的绘制质量也会不同。这就产生两个光场绘制中的相机布置问题:对于给定场景如何确定采样相机数目?当相机的数目确定时,应该在哪采样可以使得虚拟视点的绘制质量最好?基于这两个问题本文做了以下工作:首先,相机位置最优时虚拟视点的绘制误差也就最小,本文通过对现有相机优化算法的分析发现,建立相机位置和虚拟视点绘制误差之间的数学关系是解决相机布置问题的关键。本文定义基于中心显著度的有效面积的概念作为相机布置优化的优化因子,建立了自己的相机布置问题的模型,并利用改进的聚类算法求解了优化问题,最终虚拟视点绘制实验证明了算法的有效性。然后,本文分析光场的频谱特性得到了相机均匀布置时的最小采样率,最小采样率是要恢复无混叠光场时采样相机数目确定的依据。但是人眼对于图像质量细微的差别是无法分辨的,大量虚拟视点绘制实验证明在人眼无法察觉的范围内相机布置算法可用于减少采样相机数目,本文最终提出了对于给定场景先确定采样相机数目,再利用相机布置算法对相机位置进行优化的光场采样框架。全文工作是对光场绘制中相机布置算法的思考与研究,为多视点视频中虚拟视点的合成工作提供了新的思路和解决方案。