一种复杂条件下的多模态点云高精度配准方法

本发明公开了一种复杂条件下的多模态点云高精度配准方法，属于计算机技术领域，包括获取初始IOS源点云与CBCT目标点云；通过重叠区域预测模块得到P′和Q′；对P′和Q′提取旋转等变特征，并引入双分支注意力机制增强特征判别性；对提取到的旋转等变特征，交替使用多尺度Mamba‑Like注意力机制与跨模态交叉注意力机制；通过由粗到精的匹配策略完成从稀疏超点到稠密点集的配准，结合加权SVD算法进行迭代优化；对粗匹配和精匹配阶段分别进行优化训练；本发明采用上述的一种复杂条件下的多模态点云高精度配准方法，通过重叠区域预测等机制，提升CBCT与IOS点云配准准确性和鲁棒性。