[发明专利]一种基于半监督的CBCT与激光扫描点云数据配准方法

摘要

本发明公开了一种基于半监督的CBCT与激光扫描点云数据配准方法。本发明获取不同来源的点云数据，分别得到完整模型点云数据和牙冠模型点云数据，然后进行去噪，对去噪后的点云数据进行下采样，通过半监督网络进行点云数据配准得到完整的点云数据，最后利用构建的损失函数对完整的点云数据进行半监督修正；本发明采用半监督或非监督的方式进行训练，通过在特征空间上最小化投影误差来解决配准问题，而不需要搜索对应项；该方法比传统的配准方法、先进的特征学习方法和深度学习配准方法具有更好的精度。可以处理明显的噪声、密度差和点云部分重叠等问题。