随着信息技术的不断发展，基于图像的渲染技术在计算机视觉中起着越来越重要的作用。基于图像的渲染技术不仅能提高图像的渲染速度，达到实时渲染，而且使得图像的显示结果非常真实。然而，如果要尽可能地渲染出真实世界的图像效果，必须存储足够多的场景图像。所以，在对场景进行渲染之前，对描述场景的图像数据进行压缩显得非常必要。本文主要研究了阵列图像的压缩方法和基于阵列图像的渲染技术。对于阵列图像的压缩，提出了一种新的基于视差补偿的压缩方法。为了求出相邻图像间的精确视差关系，首先提出了基于多尺度曲率的角点检测算法与基于旋转不变的角点匹配算法，用来得到视差的变化范围，为获取精确的视差奠定了基础；然后提出了基于由粗到细精确匹配的视差补偿压缩方法，可以获得非常精确的视差，极大地消除了相邻图像间的冗余，并且使阵列图像在不同的图像重建质量下获得压缩比范围为200：1到1000：1。对于阵列图像的渲染，根据新视点的位置与相机平面位置的相对关系，提出了两种新的渲染方法。当新视点与相机平面在同一平面时，提出了基于向量距离和空间信息的图像插值方法进行图像渲染；当新视与相机平面不在同一平面时，提出了基于几何信息的图像渲染方法。角点检测与匹配、视差补偿、图像压缩和图像渲染，本文都做了相应的仿真实验。由仿真实验结果可知，本文提出的压缩方法与其它阵列图像压缩方法相比，可以获得更好的图像重建质量和更高的图像压缩比；本文提出的渲染方法，对于任意位置的新视点，可以实现实时渲染，渲染出的图像效果非常好。