随着经济的发展和科技的进步,部署在同一个园区和场景下的监控相机越来越多,传统的分屏多画面监控系统已经越来越无法满足人们的需求:相互割裂的多路监控画面,不利于用户对运动目标进行分析和追踪;面对数量庞杂的二维监控画面,用户也很难对监控场景建立直观的三维空间感知和全局视野。于是一些学者先后提出了基于增强虚拟环境的智能监控系统,将监控视频作为真实信息叠加到虚拟的三维环境中,实现了将视频内容从二维到三维的映射和转换。然而其中许多系统的三维虚拟环境搭建过程中都需要人工建模并进行相机标定,费时费力。此外,这些系统在处理多视频重叠区域时,都采用了缝合的方式进行拼接,然后再与三维场景进行叠加,这种方式的缺点是只能从视频拍摄视角获得较好的观察效果,在其它视角下观察会出现严重的扭曲现象。针对这些问题,本文提出了一种实时融合多个监控视频的增强虚拟环境系统,用户可以通过此系统从手机或者无人机拍摄的图像中快速重建静态的三维虚拟场景,然后用户可以在融合了多个监控视频的三维虚拟环境中自由探索,通过鸟瞰视角观察整个场景,并任意视角下得到合理的观察结果,从而获得更加直观和全局的体验。本文的主要贡献如下:（1）提出了一个基于三维重建算法实现的全自动三维虚拟场景重建流程,建模和相机标定过程不需要人工介入,提高了效率。（2）提出了三种算法与策略,分别为:基于拍摄角度和图元面积占比的最优纹理选择策略为三维场景着色,提升了三维虚拟环境的视觉效果;基于动态纹理的多视频与虚拟环境融合策略,适用于大场景和高机位拍摄的视频,该策略根据用户的观察相机位姿实时选取最优的视频纹理并进行混合,能够有效减少纹理的扭曲现象,使得用户能够从任意视角获得合理的观察结果;基于前景提取的多视频与虚拟环境融合策略,适用于小场景和低机位拍摄的视频,该策略首先从视频中提取前景即运动对象,然后对前景进行标定并基于其轮廓生成对应的三维模型,帮助用户更好地追踪和理解前景在三维空间中的运动。多个真实场景下的实验表明本文实现的增强虚拟环境系统能够有效地将多视频与三维场景进行融合,提高了用户对多路视频内容的直观三维理解和全局感知能力。