基于显示形状先验注入的图像数据分析方法

本发明公开了基于显示形状先验注入的图像数据分析方法，基于改进的Ret‑UNet模型架构，包括：对输入的图像数据进行预处理，预处理后的图像输入到Ret‑UNet模型的编码器中，通过基于欧氏距离的先验矩阵调整图像中每个像素的感受野；经过编码器处理后的低分辨率特征图在瓶颈层中进行特征提取和融合；特征图进入解码器逐层上采样，通过反卷积将特征图的分辨率逐步恢复至原始图像大小，并使用跳跃连接将编码器中的多尺度特征传递至对应的解码层；解码器的输出通过卷积层将特征图映射为最终的输出预测；最终的预测结果经过后处理步骤，得到最终的图像分析结果。本方案显著提升了模型在复杂图像分割任务中的表现，具有更高的精确度和鲁棒性。