随着信息技术的发展,近年来增强现实技术(Augmented Reality,简称AR)已成为计算机视觉、计算机图形学领域的研究热点。其中稳定和精确的配准是无标记的增强现实技术的关键。因此本文针对无标记增强现实中关键技术,引入了基于视觉的同时定位与建图(Visual Simultaneous Localization and Mapping,简称V-SLAM)技术,将直接对真实场景中物体进行配准,从而得到更加精确的位置。研究内容主要如下:(1)针对基于二维图像标识物的增强现实存在跟踪不稳定的问题,本文采用V-SLAM的方法,提出了基于稀疏地图的增强现实系统。增强现实系统有两个关键参数,一个是摄像机位姿,另一个是虚拟物体的位置。前者可以通过V-SLAM完成,后者则利用三维点云和采用基于主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)的方法对平面进行检测,这方法不需要设置阈值,所以比基于随机采样一致(Random Sample Consensus,简称RANSAC)方法,可以使系统运行的速度更快。在最后对整个系统进行了实验,证明本文基于三维环境的方法更加稳定有效。(2)针对基于稀疏地图的增强现实,只能对平面进行识别的缺点。本文利用Kinect摄像机获取RGB-D数据并结合V-SLAM系统对场景进行稠密重建。然后采用霍夫投票算法对场景中的任意刚体物体进行识别,就可以得到虚拟物体的位置。之后,本文在此基础上提出了基于稠密地图的增强现实系统。实验结果表明该系统可以有效的识别物体并把虚拟叠加在真实环境中。