本研究提出了一种名为SeFENet的语义驱动特征增强网络，旨在提高恶劣环境下单应性估计的准确性和鲁棒性。通过引入层次化尺度感知模块和语义引导约束模块，SeFENet有效改善了图像特征提取，实验结果表明其点匹配错误率降低了至少41%。