本发明公开了一种基于多视图融合的CBCT与激光扫描点云数据牙齿配准方法。本发明获取完整模型点云数据和牙冠模型点云数据，然后进行下采样，降低点云数据量；分别进行视图渲染，得到完整模型渲染输出和牙冠模型渲染输出；再将两种渲染输出进行特征提取，得到完整模型特征和牙冠模型特征；对两种特征进行配准，得到融合图像；最后构建损失函数，并对融合图像进行修正；本发明提出了一种端到端框架，用于学习3D点云的局部多视图描述符；将视图间的功能融合在一起；本发明建立跨多个扫描的循环一致性，有助于解决由于相邻点云重叠率低，高对称性和场景部分重复导致配准精度不高的情况。