牙科图像由于成像模式、图像质量、不同病人之间存在差异性，导致临床应用中牙体硬组织的精确配准成为难点。针对这些问题，根据相关研究工作提出了一种更适用于多模态牙科图像的牙体硬组织自动配准方法，该方法基于改进的ICP算法，对多模态的牙科荧光图像和自然光图像进行分析。首先，根据多模态牙科图像的特点，算法对图像进行了预处理；其次，研究了鲁棒的特征点提取方法，即将牙体硬组织边缘选取为特征点，并同时根据口腔病理学先验知识，提取多模态图像中的病损组织区域，进一步优化了配准点集；最后，利用改进的ICP算法对齿科图像进行了配准，配准过程中对ICP的迭代策略和鲁棒损失函数进行了分析和优化。实验结果表明，该方法能更快