增强现实技术是近年来不断发展和应用的一项高新技术,其来源是虚拟现实技术,并以此为基础进行扩展和创新。增强现实的本质即是将计算机生成的虚拟物体嵌入客观存在的真实场景中,实现虚实融合,给人感官上的印象就是现实世界信息得到了补充和增强。任何增强现实系统必须解决的首要问题就是三维注册(也叫虚实配准),这也是限制增强现实技术拓展应用领域的关键制约因素。概括的说,三维注册的核心就是实时精确的计算当前摄像机与真实世界的位置变换关系,以此将虚拟物体无缝叠加在真实场景中的指定地方。随着计算机技术的飞速发展,基于机器视觉的三维注册逐渐成为当前增强现实领域的一个研究重点和热点。本文针对目前大多数增强现实系统面向单个场景,且采用已知标识块的特征来进行离线注册的研究现状,结合模式识别、机器视觉理论以及图形处理技术、主动重建等方法,提出了一种新颖的、健壮的未知环境下摄像机位姿估计算法,解决了多场景实时三维注册的问题,同时也显著改善了虚实配准的精确性和稳定性,大大扩展了增强现实技术的应用范围。本论文针对增强现实中基于场景识别与自然特征跟踪相结合的虚实配准开展相关研究工作,主要内容包括:(1)提出了一种综合利用平面自然特征的场景三维注册技术,解决了大范围场景中视域受限问题,很好的完成了无标识情况下自然场景的注册。(2)设计了基于随机分类树的关键帧识别算法,使系统能够实时、快速的识别目标场景,以完成系统初始化和从注册失败中恢复。(3)构建了基于场景识别与局部重建技术相结合的未知环境下虚实配准系统,最终实现了多个自然场景精确的实时注册。