随着AR服务逐渐渗透进生活的方方面面,AR在众多领域带给人们前所未有的生活体验与视觉震撼。运行在浏览器端的WebAR,使用户通过访问网页便可体验到AR应用,与以APP为载体的传统AR相比,具有轻量级、跨平台、易传播等优势。在WebAR的运行过程中,识别追踪和渲染交互是同时进行的,由于AR算法逻辑复杂、JavaScript语言运行效率不高、浏览器性能限制等问题,导致传统方案实现在网络平台上的AR应用存在很大的局限性。目前在浏览器上运行的AR应用,大多仅能对强标记物进行高帧率追踪以及姿态估计;而针对自然图像的追踪过程,往往会出现帧率过低、模型抖动等问题。如何给用户带来更丰富、更流畅的体验成为目前WebAR的一大难题。本论文的研究方向是在前端浏览器上实现轻量级、高性能的AR系统。在实现对自然图像进行追踪,对模型进行位姿绑定等AR功能的同时,保证系统在浏览器上以较高帧率运行,为用户带来流畅的视觉体验。利用WebAssembly技术对OpenCV库进行轻量化定制,仅将系统所需功能接口封装编译成WASM模块,使系统能够以字节码原生速度在网络前端轻量级运行,提高运行效率;添加专门的抖动优化模块,在利用L-K光流法作为跟踪器来增强系统稳定性的基础上,采用加权最小二乘法与卡尔曼滤波结合的方案,对最小二乘利用粒子滤波进行改进,得到图像间更加稳定的位姿数据,并通过卡尔曼滤波进一步过渡补偿,降低卡顿;针对AR系统增加其它拓展模块,用户可任意选中某一模型进行交互,增强模型与用户间的互动,丰富应用场景。为验证上述方案的有效性,本文设计了若干相关实验,对系统功能模块进行测试;并通过对比传统方案在相同条件下的实验数据,分析本文系统在性能表现上的提升。结果表明,本方案不仅成功在浏览器上实现AR追踪、姿态估计等功能,在性能方面同样达到了低时延、高帧率、实时性等要求。