相机阵列，代表方案有斯坦福大学Marc Levoy教授1996推出的128 相机阵列方案、Isaksen 单相机扫描方案、MIT 64 相机阵列方案、卡耐基—梅隆大学的“3D Room”方案等。该方案是通过相机在空间的特定排列来抓取一组不同的图像，然后通过特定的计算方式将这些场景重构，从而获得光场。用这种方案获得的图片可以包含很多直接的数据信息，而且在合成孔径成像、大视角全景成像方面具有优势。缺点是价格昂贵，较难拍摄微小物体。
（相机阵列示意图）
微透镜阵列，利用近轴光学原理，以及主透镜，微透镜和传感器的相对位置，将光线的方向信息以像素的特定位置存储起来，构成了四维的光场信息。
（微透镜阵列示意图）
掩膜技术，此类方案的代表有Veeraraghavan 光场相机等，这一类方案都是针对相机的孔径来做文章，通过有规律的调整孔径及光强等来获得一系列照片。这种方案实行起来硬件方面较容易实现，但反应速度慢，难以进行抓拍。
（掩模技术示意图）
假设我们在每个维度内有N个样本，频域需要对4维数据做傅里叶变换，重聚焦则是对4维的频域图像做切片后再做傅里叶逆变换。而空间域整合算法则是对4维的数据全部做加权处理。因此频域切片算法时间复杂度为：
预处理:O(N^4·log N)
重聚焦:O(N^2·log N)
空间域整合算法时间复杂度为
重聚焦:O(N^4)
假设一部光场相机的主透镜大小为f/A，每个微透镜下有NxN个像素。从它的光场我们能聚焦一幅和透镜尺寸为f/(AxN)一样的深度的图片
（时域与频域傅里叶变换示意图）
利用与光场相机相类似的想法，近年来越来越多的手机厂商在新发布的手机上使用双摄像头的配置，这些手机大多能够实现3D成像、重聚焦、虚化背景等功能，可见光场相机与计算成像的概念正越来越被市场所接受，或许在不久的将来这一概念能够确实地引起下一代摄影革命。
（iphone 7&7 plus / 华为P9）
和所有尚未被市场完全接受的产品一样，光场相机自身有着明显的优点与缺点，与数码相机相比，光场相机如下几点显著特点
光场技术的应用使得用户可以先拍照再对焦，颠覆之前的拍照方式；同时可以产生3D成像的效果，为摄影创作带来更多可能；
由于采用与数码数码不同的成像技术，光场相机没有数码相机上复杂的聚焦系统，整体体积较小，操作也比较简单；同时由于不用选择对焦，拍摄的速度也更快。
相对高昂的售价，图像分辨率很低且成像质量不高，低照度下成像效果不佳；
拍照时只做光场记录，而光场重构需要在计算机中完成，等待光场重构的过程比较长；
没有防抖功能，尽管拍照时可以不考虑虚焦的问题，但是轻微抖动还是会造成照片模糊。
在过去，用普通全景相机拍摄的影像由于焦距固定，让VR设备使用者只有“站在”一个点上才能看它记录了画面中所有光线的相干信息，所以体验者的视角并不会局限于一个固定点的360度视角，他可以更自由地移动头部，这将大大提高VR模拟现实的效果。
Lytro公司推出的专业级VR光场相机Immerge就是这样一款产品。Immerge是一个360度光场相机，它记录了来自四面八方所有光线的信息。使用者可以在一定区域内自由移动，这种体验类似于Vive的房间级VR体验，只不过使用者所看到的场景并不是计算机生成的，而是Immerge所拍摄下来的。Lytro使用的相机技术相比传统VR相机而言无疑是一次巨大的革命。
（Lytro公司推出的专业级VR光场相机Immerge）