增强现实(Augmented Reality,简称AR)是将由计算机生成的虚拟场景与现实世界的场景进行叠加,并将叠加的场景显示给用户的过程。其在很多领域有广泛的应用,如军事、医疗、教育、文化等等。随着增强现实技术的发展,对其跟踪注册的要求越来越高。为了提高跟踪注册的效率,对增强现实跟踪预测方法进行研究具有重要的意义。针对增强现实标记跟踪计算量大影响注册实时性问题,本文主要研究基于目标预测的跟踪方法,通过连续帧之间运动相关性估计摄像机姿态,以减少跟踪搜索面积,提高注册效率。论文主要涉及以下几个方面的工作：1、论文概述了增强现实关键技术,重点研究了目前常用的跟踪注册算法。2、研究了运动估计算法,着重分析了块匹配运动估计方法及其各种匹配准则函数,搜索策略和搜索效率,进而分析了各种块匹配运动估计算法的优缺点。3、针对四步法,菱形搜索法等方法容易陷入局部最优的问题,本文提出一种自适应模板的运动估计算法,在搜索窗口内进行搜索时,根据准则函数值进行判断,自适应选择大范围模板或小范围模板并进行搜索,找到最佳匹配点,进而计算出摄像机移动的距离及方向。4、针对增强现实系统中标记跟踪计算量大影响注册实时性问题,本论文将提出的基于自适应模板的块匹配运动估计算法应用到增强现实系统中,通过利用本文算法进行计算得到摄像机移动距离和方向,进而根据连续帧之间运动相关性估计摄像机运动姿态,减少了跟踪搜索面积,提高了增强现实系统的注册效率。