增强现实是指在现实世界中通过适当的附加一些由计算机生成的数字信息,以增强人们对现实世界的理解。增强现实技术在计算机图形学、模式识别和机器学习等学科基础上发展而来,广泛的应用于军事、娱乐、医疗等领域。增强现实技术主要由两个重要部分组成：特征提取注册和特征跟踪。本文首先关注自然特征在增强现实系统中的应用,而不是常用的标志物,研究了自然特征提取算法和三维注册的实现过程。其实,针对跟踪过程中出现的误匹配问题,根据匹配得到的特征点位置关系提出算法提高匹配的准确性,并通过实验和数学推理进行了证明。最后,通过设计实现了一个系统,并在系统中验证了算法的有效性。主要内容包括：自然特征提取算法研究、自然特征跟踪注册算法改进和增强现实系统的设计与实现。1)自然特征提取算法研究。增强现实中的特征提取算法是整个增强现实系统的基础。本文分析了现有的一些算法,如SURF、SIFT、FASTSURF和FAST等,比较了这些算法的速度和鲁棒性,选择利用SURF和FAST作为本文增强现实系统的特征提取算法。本文利用FAST提取特征速度快的优提高系统实时性,同时SURF算法的高鲁棒性也弥补了FAST算法的不稳定性,提高了系统的准确度。实验结果表明：通过FAST和SURF算法将离线与在线阶段的有效结合,可以提高增强现实系统的鲁棒性和实时性。另外,本文为了进一步提高系统的速度,对离线数据所提取的特征采用K-D树结构,提高了特征的匹配速度。2)自然特征跟踪注册算法改进。自然特征的跟踪注册算法是利用已获得的特征信息,获取图像序列帧间的对应匹配信息。但是在匹配过程中,误差会随着时间的推移而逐渐累加,误匹配容易造成注册结果的失败。针对这些问题,本文提出根据特征匹配点的位置关系来检验匹配结果的有效性,通过跨立实验验证匹配结果的位置关系,从而减少误匹配结果,并在文中分别通过实验和数学证明来验证了方法的可行性和准确性。3)增强现实系统的设计与实现。从系统的活动范围上角度,增强现实系统可以分为室内环境和室外大场景。针对室内环境,本文设计并实现了图书阅读系统。由于图书阅读系统的活动范围比较小,可以利用视觉方法实现自然特征的跟踪,在跟踪过程中利用本文提出的改进算法提高了注册的准确性。针对室外大场景,本文设计并完成了大场景军事训练系统。由于室外自然环境的复杂性以及活动范围大,本文在视觉方法基础上,结合了DR、GPS等传感器来实现了跟踪和注册过程。两种环境下增强现实系统的设计实现进一步增强了用户对增强现实关键技术的理解。