随着智能手机、智能终端的迅速发展，其运算处理、多媒体承载、网络通信能力有了长足的发展，而智能手机内置摄像头、GPS、重力、角度等多种传感器，为实现精确定位以及增强现实呈现提供了基础。传统的LBS（Location Base Service）服务都通过GPS参数或者网络定位等手段获取客户端位置，再推送位置相关的服务信息。但这两种手段都有明显的局限性，GPS容易受到卫星信号被屏蔽的影响，基站三角定位的位置精度达不到实用要求。因此，在某些特殊场合，譬如特警在建筑物内部对犯罪分子进行围捕，用户在商场内进行购物消费的时候，都因获取不到在室内的准确位置从而无法得到精确的推送信息。本文的主要目的就是提出一种在智能手机上使用增强现实呈现方式，将数字化信息与现实场景融合显示的基于图像自然特征点识别及跟踪的特种LBS精确定位的实现方法。针对这个研究目的需要解决的一些重要问题进行研究，最终提出相应的解决方案在基于图像自然特征点识别算法的研究上，根据智能手机的应用特点以及传感器资源，提出了在SURF算法基础上，通过使用重力线方向取代图像点自身特征方向的SE-SURF算法，降低了生成图像特征点SURF描述子的算法复杂度；在智能手机的LBS服务研究上，提出了一种Android系统地理信息获取功能的实现思路和方法、最优地理位置信息源的判别方法，以及传感器的防抖和基于传感器的三维重建算法；最后在上述理论和技术的基础上，提出了一个LBS服务系统的总体框架，完成了客户端的设计并搭建了后台服务器。