myDarling_的博客

研究人员提出了第一种仅凭口腔区域的稀疏照片集就能无创重建整个人特定牙列的方法。该方法的基础是从高质量口扫模型中学习到的新参数牙列先验（parametric tooth row prior）。新的基于模型的重建方法将牙齿与照片相匹配，从而准确匹配可见牙齿，并合理生成遮挡牙齿（occluded teeth）。

点云配准：FMR

迪士尼提出了一种专门用于捕捉真人牙齿光学特性的系统，用以支持在计算机图形中重新渲染它们。迪士尼指出，最终的外观能够忠实地还原真人牙齿，并且可直接用于传统的路径追踪框架以渲染虚拟人类。

ISS 特征检测 + 3DMatch 进行点云粗配准

基于 ORB 与 HSV 的图像特征点匹配算法

正畸治疗论文

下采样点云，估计法向量，然后对每个点计算 FPFH 特征。FPFH 特征是一个 33 维的向量，它可以描述一个点的局部几何性质。它们在目标点云中的对应点通过查询 33 维的 FPFH 特征空间得到。代表两点之间的距离。下面的代码从两个文件中分别读入源点云和目标点云，并给出了一个初始变换矩阵。从源点的法向量寻找目的表面的交叉点。输入：两个点云及一个初始的可以大致对准两个点云的变换矩阵；初始的变换矩阵通常通过一个全局的配准算法得到。出发，p2p 寻找目的表面上最近的点。输出：可以准确对准两个点云的变换矩阵。