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申请/专利权人：中国测绘科学研究院

摘要：本发明公开一种顾及场景地类语义信息的特征点筛选方法及系统，涉及特征筛选技术领域，该方法包括获取研究区域的原始图像，将原始图像输入至训练好的语义分割模型中，得到图像语义分割结果，根据图像语义分割结果中各特征点的地物类型对图像语义分割结果中的特征点进行分类，得到强纹理特征掩膜、中等纹理特征掩膜图像和弱纹理特征掩膜，利用高斯差分金字塔，根据强纹理特征掩膜、中等纹理特征掩膜和弱纹理特征掩膜进行特征点提取，得到筛选特征点；筛选特征点用于研究区域场景重建。本发明降低特征提取结果冗余度，且提高了特征提取的质量。

主权项：1.一种顾及场景地类语义信息的特征点筛选方法，其特征在于，包括：获取研究区域的原始图像；所述原始图像由无人机上的相机拍摄得到；将所述原始图像输入至训练好的语义分割模型中，得到图像语义分割结果；所述图像语义分割结果包括图像语义分割结果中每一特征点的地物类型；所述地物类型包括建筑、道路、静止车辆、低矮植被、树木和背景；根据所述图像语义分割结果中各特征点的地物类型对所述图像语义分割结果中的特征点进行分类，得到强纹理特征掩膜、中等纹理特征掩膜和弱纹理特征掩膜；所述强纹理特征掩膜包括建筑地物类型和道路地物类型特征点；所述中等纹理特征掩膜包括静止车辆地物类型和低矮植被地物类型特征点；所述弱纹理特征掩膜包括树木地物类型和背景地物类型特征点；利用高斯差分金字塔，根据所述强纹理特征掩膜、所述中等纹理特征掩膜和所述弱纹理特征掩膜进行特征点提取，得到筛选特征点，具体包括：构建高斯差分金字塔，并确定特征点筛选阈值；所述高斯差分金字塔包括若干高斯差分金字塔层；对于每一所述高斯差分金字塔层，对所述高斯差分金字塔层进行格网划分，得到所述高斯差分金字塔层对应的若干格网；按所述强纹理特征掩膜、所述中等纹理特征掩膜和所述弱纹理特征掩膜的顺序，沿所述高斯差分金字塔进行逐层次逐格网遍历，得到筛选特征点，具体包括：在每一层特征点全部保留的前提下，计算I类特征点和Ⅱ类特征点满足特征点筛选阈值所需的层次数量，记为Lt层级；所述高斯差分金字塔包括若干高斯差分金字塔层，记为L1,L2,L3,....,Ln层级；在L1-Lt层级范围内，优先顾及层次特征对特征点质量的影响，保留I类特征点和Ⅱ类特征点，剔除III类特征点；从Lt+1层级开始，优先顾及地物语义、结构信息对特征点质量的影响，逐格网遍历，并记录空白格网数量，若存在空白格网，则依据Ⅰ类特征点优先，Ⅱ类特征点次之规则，提取特征点，直至Ln层级；从L1层级开始，逐格网遍历，若存在空白格网，则保留III类特征点，直至不存在空白格网；I类特征点为所述强纹理特征掩膜中的建筑地物类型和道路地物类型特征点；Ⅱ类特征点为所述中等纹理特征掩膜中的静止车辆地物类型和低矮植被地物类型特征点；III类特征点为所述弱纹理特征掩膜中树木地物类型和背景地物类型特征点；所述筛选特征点用于研究区域场景重建。

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