采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中

%%% 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的
%%% “C-V”模型（Active contour without edge）
clear all;
close all;
clc;

Img=imread（‘brain.bmp‘）;
Img=double（rgb2gray（Img））;
% Img=imresize（Img[8080]）;
figure（1）; imshow（uint8（Img））;

[nxny]=size（Img）;
%%- 将初始曲线C设置为圆
ic=floor（nx/2）;         % 计算初始圆形曲线的圆心
jc=floor（ny/2）;
r=ic/3;                 % 圆形曲线的半径

%%- 初始化u为距离函数
u = zeros（[nxny]）;     
for i=1:nx
    for j=1:ny
        u（ij）= r-sqrt（（i-ic）.^2+（j-jc）.^2）;
    end
end
%%- 将初始圆形曲线叠加在原始图片上
figure（2）;              
imshow（uint8（Img））;
hold on;
[ch] = contour（u[0 0]‘r‘）;


%%- 初始化参数
epsilon=1.0;            % Heaviside函数参数设置
nu=250;                 
delta_t=0.1;

nn=0;
%%- 迭代计算开始
for n=1:1000
    %%- 计算正则化的Heavside函数
    H_u = 0.5*（1+（2/pi）*atan（u/epsilon））;

    %%- 由当前u计算参数c1和c2
    c1=sum（sum（H_u.*Img））/sum（sum（H_u））;
    c2=sum（sum（（1-H_u）.*Img））/sum（sum（1-H_u））;

    %%- 由当前c1和c2更新u
    delta_H = （1/