Para enriquecer las escenas 3D, se propone un método de imagen integral basado en fusión real-virtual. Combina la función Softargmax con coeficientes de ponderación gaussiana para la extracción de puntos de características subpíxeles a partir de los resultados de detección de SuperPoint. También se utiliza SIFT para la detección y coincidencia de puntos de características, junto con el SuperPoint mejorado. Posteriormente, basado en la reconstrucción 3D multi-vista, el objeto real se reconstruye en un modelo 3D. Luego, se fusiona un modelo virtual con el modelo reconstruido en 3D del objeto real para generar una matriz de imágenes elementales de fusión real-virtual basada en los parámetros ópticos de la plataforma de visualización. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto puede reconstruir ópticamente imágenes 3D de fusión real-virtual más realistas y vívidas. Este método puede enriquecer el contenido de una escena, mejorar la visualización e interactividad, ahorrar costos y tiempo, y proporcionar flexibilidad y personalización.