三维数字化微笑设计（3D digital smile design,3D DSD）相比于基于正面视图照片的2D DSD具有无视角限制、可以更全面直接地在术前向患者展示术后效果,以及修复体可以在三维软件中精确定位并直接导出到铣削以供临床使用等优点,3D DSD在口腔美学治疗中的应用逐渐成为常态。具有颜色纹理信息的三维牙列模型是实施3D DSD的前提,在本研究中,我们基于图像到几何配准的方法构建具有颜色纹理信息的牙齿模型。当前生成三维数字化牙列的方法主要有传统印模法与口内数字化扫描法。然而纹理信息常常在数字化过程中丢失,或面临着纹理信息只能在专业软件中查看的限制。近年来,有学者提出使用基于图像到几何配准的着色映射（Image-to-Geometry Registration Shading Mapping,IGRSM）方法来解决上述问题。该方法通过将2D照片映射到数字3D模型上来构建逼真的牙列模型,这允许在获取纹理颜色时更好的照明控制和颜色校准。同时,可以在不捕获纹理颜色的情况下以最佳精度执行3D扫描。然而,自动精确的执行图像到几何配准以及如何消除纹理映射后牙列模型上的纹理接缝仍是待解决的问题。在这项研究中,本文的贡献有两个方面:（1）我们研究了基于深度图像与基于CIELAB(*(6*（7*）颜色空间的自动化技术来查找3D牙齿模型和彩色口腔照片中的牙尖点,以准确执行IGRSM。（2）我们提出了基于旋转角度差的纹理加权融合方法以消除纹理接缝。在本文中,我们建议使用牙尖点作为IGR的对应点,因为牙尖点可以在2D口腔照片和3D牙列模型中可靠地检测到。为了检索三维牙列模型上的牙尖点,我们对点云转换为深度图像的规则做了改变以使得牙尖点的几何特点可以更好的在深度图像中呈现,并将具有方向优先级的梯度下降法和区域增长法相结合用以寻找3D对应点。对于二维图像,我们首先根据光度和色度提取牙尖轮廓线,然后将轮廓峰值检测为对应点。对于不同视角下的纹理照片映射到三维牙列模型上产生的纹理接缝问题,我们提出了一种基于旋转角度差的纹理加权融合方法,用以消除明显的纹理接缝。我们在10组牙列数据共30个角度下执行了IGRSM。这些牙列数据包含牙列健康、咬合不正、缺失单颗或多颗牙齿（例如臼齿）、牙冠磨损等状况。从实验结果来看,文章所提出的方法在检测2D口腔照片和3D牙列模型上的牙尖点方面表现出优异的准确性。对于尺寸大小为6000×4000的口腔图像,在30个视角下,其与三维牙列模型的平均配准误差小于12个像素点。从最终生成的彩色牙列模型来看,使用文章所提出的方法构建的牙列模型,不存在明显的纹理接缝与纹理偏移,各区域间的纹理过渡自然。最终生成的三维数据信息与纹理信息以开放的文件格式存储,这些信息可以在开源软件中查看,并可以与现有的口腔医疗系统兼容。