增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术也称为虚实融合技术，是在虚拟现实技术基础上发展起来的一项分支技术，增强现实的技术是将计算机设计的二维或者三维虚拟图像文字和现实世界相融合，可以通过头盔显示器来观看经过增强现实后的图像，这种技术被应用于医学、工业制造、数字娱乐、军事等各个领域。本文主要是对室内场景的增强现实应用系统的相关技术进行研究，对摄像机定标技术和在光照亮度变化与图像部分遮挡的情况下如何进行稳定的虚拟融合进行探讨。本文主要研究包括：　　（1）提出了一种在实时嘈杂背景物体稳定地初识别方法。首先，图像在多尺度空间上进行信息融合形成一张视觉注意区域标记图像；接着，采用均值聚类法大致估计出图像的视觉注意区域；最后，基于颜色的相关系数方法用于区别出图像视觉注意区域的物体。实验结果表明本文提出的方法能实时地从嘈杂背景中鉴别出物体的大概范围，为基于模型的增强现实初始化提供了一种自动化识别的思路。　　（2）使用随机树进行特征点的检索和匹配，随机树离线制作方法为要求高实时性的增强现实交互系统赢得了大量的实时运行时间，对于系统的稳定性和运行的流畅性有很大的贡献，而且它对局部特征点的快速、稳定的匹配，对遮挡问题的解决起到了关键性的作用。　　（3）提出使用RANSAC加上SM的方法代替直接RANSAC方法进行错误匹配点的去除，如果第一次匹配结果的百分率小于60％，使用直接RANSAC方法不仅计算时间太多，而且错误存在率也会比较高，而使用RANSAC加上SM的方法对比直接RANSAC方法进行错误匹配点的去除的效果明显要好，而且计算时间相对减少很多。　　（4）使用一种基于物体的拾取机制对虚拟信息进行交互。基于拾取的交互方法需要对三维空间中需要进行拾取的目标物体标记一个唯一ID号，在射击过程中可能会有同时击中几个目标的情况，这时就会出现深度缓存的概念，我们就能根据物体的名字选择最小深度值的物体（即是离我们最近的那个物体），击中的物体的名字，深度值等信息都会被存储在一个数组里面。