GAC model code

%  用GAC水平集演化方法检测图像轮廓
close all;
clear all;
a=imread（‘1.png‘）;
% figure;imshow（a）;
a=rgb2gray（a）; 
im=imresize（a[100 100]）;
% figure;imshow（im）;
imsize=size（im）;
im_1=double（im）;
% 对图像进行高斯滤波
sigma=2;
gauss_filter=fspecial（‘gaussian‘3sigma）;  %默认值3*3SIGMA=0.5
b=imfilter（im_1 gauss_filter‘conv‘）;

% 计算图像梯度[IxIy]和梯度模值deltI
[Ix Iy]=gradient（b）;
deltI=abs（sqrt（Ix.^2+Iy.^2））;
k=2;
g=exp（-deltI./k）;
[gxgy]=gradient（g）;

% 初始化圆，定义中心和半径
center=[floor（size（im）/2）];
radius = min（center）-8;
u = init_u（ imsize center radius）;

% 调用迭代函数
filename = ‘1.png‘;
m_name = filename（ 1 : strfind（ filename ‘.‘ ） - 1 ）;
num=400;
u_new=die_dai（imugnumm_name）;

%下面是子程序
function  u=die_dai（imugnumm_name
[mn]=size（u）;
[gxgy]=gradient（g）;
u1=u;
newpic=im; 
          for i=2:m-1               
             for j=2:n-1
                 if （u（ij）*u（i+1j）<0）|（u（ij）*u（ij+1）<0）==1  
                     newpic（ij）=0;
                 end
             end
          end
figure;imshow（newpic）;   

[gxgy]=gradient（g）;
det=0.05;c=3;dx=1;dy=1;display_it=10;
for k=1:num
     if mod（k5）==0
        u=re_init_u（ u ）;
     end

%x和y方向的前向差分和后向差分
diff_x_backward=（ u - circshift（ u [ 0 1 ] ） ）;
diff_x_forward=（ circshift（ u [ 0 -1 ] ） - u ）;
diff_y_backward=（ u - circshift（ u [ 1 0 ] ） ）;
diff_y_forward=（ circshift（ u [ -1 0 ] ） - u ）;

du_1=g.*c.* （ （max（ diff_x_forward0 ））.^2 + （min（ diff_x_backward0 ））.^2 +（max（ diff_y_forward0 ））.^2 + （min（ diff_y_backward0 ））.^2）;
%计算更新u的第二部分
du_2=max（gx0） .* diff_x_backward + min（gx0） .* diff_x_forward + max（gy0） .* diff_y_backward  + min（gy0） .* diff_y_forward  ;
%--------

%计算更新u的第三部分
%中心差分
diff_y_central=（ circshift（ u [ 0 -1 ] ） - circshift（ u [ 0 1 ] ） ） / 2;
diff_x_central=（ circs