增强现实(Augmented Reality)是在虚拟现实的基础上产生的新技术及研究热点,其利用计算机图形学技术产生真实场景中原本不存在的虚拟场景,并通过配准技术将虚拟场景准确地“放置”在真实场景中,实现一个虚实融合的场景,显示给用户一个视觉感官效果真实的新环境。本文主要研究了基于自然特征点的增强现实系统中的配准技术并在此基础上开发了一个实用性的增强现实系统。首先本文在研究摄像机模型和相关标定技术基础上,论述了基于自然特征点的增强现实系统中虚拟场景与真实场景之间的坐标转换与配准问题。然后我们针对实用性增强现实技术的需要对FAST Corner、SURF这两种常用算法进行了研究,在此基础上提出了将非尺度空间的检测算法Fast Corner与尺度空间的算法SURF相结合的策略。实验结果表明,这种新的检测策略能很好地兼顾增强现实系统的实时性和准确性的需要。接着本文对特征匹配和跟踪的问题进行了研究,采用K-d tree的方法来完成特征匹配的工作,并采用L-K光流算法来实现对特征点的实时跟踪,同时针对光流算法受光照条件影响较大的问题,本文采用改进的L-K光流算法并在跟踪过程中结合特征点检测的方法,较好的解决了这一问题。最后,我们实现了一个基于自然特征点的增强现实系统,该系统以实用性为主要目标,在稳定性和准确性上有很好的效果,我们还对虚拟场景的构建问题进行了研究,采用3DS文件导入的方式来生成复杂的三维场景模型。