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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种特征保留驱动的无人机倾斜摄影场景修复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116309196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310293736.1，技术领域涉及：G06T5/30；该发明授权一种特征保留驱动的无人机倾斜摄影场景修复方法是由李学龙;王聪;王铭远设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征保留驱动的无人机倾斜摄影场景修复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种特征保留驱动的无人机倾斜摄影场景修复方法，在无人机平台上连续多视角拍摄的低空遥感影像集重建出一个点云模型，再通过泊松重建算法将其转化为三角网格模型。通过定义一个变分模型来求解特征区域的集合，并同时完成对面法向的优化。通过扩展计算机图形学中的膨胀和腐蚀操作，选取的候选特征区域，排除离散点并联通相邻的区域，获得一个优化的候选特征区域。通过不断地求解变分模型和优化候选特征区域，对光滑区域进行滤波并缩小候选特征区域的范围。当迭代满足终止条件后，输出修复后的场景模型。本发明对无人机倾斜摄影构建的场景模型进行精确地定位，解决无人机倾斜摄影受噪声影响而无法精确构建三维场景模型的实际应用问题。

本发明授权一种特征保留驱动的无人机倾斜摄影场景修复方法在权利要求书中公布了：1.一种特征保留驱动的无人机倾斜摄影场景修复方法，其特征在于步骤如下： 步骤1、将无人机倾斜摄影转化为三角网格模型：将无人机平台上连续多视角拍摄的低空遥感影像集重建出一个点云模型，再通过泊松重建算法将其转化为三角网格模型：其中V＝{vi,i＝1,2,…,V}表示顶点的集合，E＝{ei∈V×V,i＝1,2,…,E}表示边的集合，F＝{fi∈V×V×V,i＝1,2,…,F}表示面的集合； 步骤2、定义特征区域：将三角网格场景模型按照面法向梯度分割为特征区域和非特征区域，其中特征区域的面法向梯度大于非特征区域的面法向梯度； 两个区域的分割对变分模型进行优化求解，得到获得了候选特征区域和初步去噪后的三角网格模型，其中含噪三角网格和其中所有面法向的集合的变分模型为： 其中：表示候选特征区域的一个联通子集，Γ表示由Γl组成的特征边的集合，N表示优化后的面法向；Γl指满足|Γl|≥t且相互连接的边的集合，参数p∈0,1表示所有边中特征边的占比上限，参数λ表示面法向梯度在优化目标中的影响程度，即滤波的程度，Γc＝E\Γ表示Γ的补集； 步骤3：设定所有特征，包括微小特征，虽然尺度较小但仍然具有连通性，采用腐蚀和膨胀两种算子求解变分模型： 对于候选特征区域的一个联通子集定义腐蚀算子和膨胀算子： 其中表示从Γl到的最短通路，且该通路经过的顶点个数应当小于t-1； 在优化迭代中，对候选特征区域作如下处理，获得一个优化的候选特征区域： Γ′＝DEΓ 步骤4：通过步骤3的不断地优化变分模型，对光滑区域进行滤波并缩小特征区域的范围，当迭代满足终止条件后，输出最终的去噪模型，以候选特征区域作为特征区域，输出以三角网格形式表达的修复后的场景模型。

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