增强现实(Augmented Reality,AR)是虚拟现实(Virtual Reality，VR)领域的一个新的研究方向，与虚拟现实所见所感皆是人工制作的虚拟信息不同，增强现实是结合了视觉跟踪技术与三维图形技术从而将虚拟物体（图片、视频、音频、3D模型等）叠加在现实景象之上的一门综合性技术，使周围环境上拓展的三维虚拟信息能够从视觉上与现实情景完美地融合在一起，以此达到信息拓展与环境增强的效果。　　目前阻碍增强现实发展的问题主要包括两方面，一个是光学畸变和系统延迟引起的注册错误问题。另一个是开发应用方面，基于FLARToolkit传统增强现实跟踪类库的拓展能力不足，PC端可用性因此受到限制，无法带给用户最为生动极致的体验。针对上述问题本文进行了如下研究:　　1)针对摄像机光学畸变问题，提出了以棋盘图像作为标定板进行摄像机手动标定的解决办法，将重投影误差值控制在较低范围内，提高了注册精度。通过与应用最广泛的基于OpenCV的标定方法进行各项参数的比较，确定了该算法的准确性与优越性。并且，对影响该方法的棋盘图像数目和棋盘规格等参数进行对比实验以对外界参数进行优化。　　2)在系统开发层面，针对目前基于FLARToolkit的增强现实系统拓展能力不足、可用性差的问题，设计了多标识识别逻辑机制，实现了多个标识对应多个虚拟物体的功能，提高了系统的开发能力。在此基础上，实现了具有多标识识别特性的幼儿早教系统。　　3)针对AR系统中，模式识别文件的数据运算量过大带来的系统延迟问题，通过不同模式识别文件在不同光照条件、不同偏转角度下的测试结果来调整识别阶段的模式匹配精度阈值，最终使性能和稳定性达到了一定的平衡。　　4)最后，考虑到中国当前高铁迅速发展对其宣传方式多样性和创新性的要求以及具有摄像头的移动设备大范围普及，理论联系实践，在上述AR原型的基础上，设计和实现了具有实时AR特性的高铁宣传系统。