基于融合生长点优化算法与Unet网络影像处理方法及系统

本发明涉及计算机视觉与深度学习算法优化技术领域，具体为基于融合生长点优化算法与Unet网络影像处理方法及系统，包括以下步骤：收集腰椎CT影像，提取影像中每个像素的灰度值和HU值，标记腰椎骨区域获取腰椎骨区域密度信息，分析腰椎骨梯度并分割初始区域，从中获取基础区域信息点并进行分类，生成腰椎骨初步结构特征。本发明，通过收集腰椎CT影像并提取像素的灰度值与HU值，获得腰椎骨区域的密度信息并进行初步分割，能够精确分析该区域的梯度变化，提供了影像初步区域的可靠基础。这一过程中，通过动态调整影像旋转角度与分析边界法线角度差异，成功校正了腰椎骨形态的偏差，从而确保了后续处理过程中形态的一致性。