本文探讨了CV模型在区域水平集基础上的工作原理，强调了符号距离函数在确保数值解稳定性中的作用。代码解读部分详细阐述了从初始化、水平集函数演化到曲率计算的过程，以及如何利用海氏函数进行边界处理和内部、外部灰度值的计算，以实现模型的迭代优化。终止条件基于迭代次数或能量最小化。
首先，CV模型是基于区域的水平集，没有涉及到边缘（简单通俗的说是没有边缘监测函数g）。理论部分参考的博士论文。
因此，将其最小化，便可以得到目标物体的边界。
某文章所说，为了保证水平集数值解法的稳定性，水平集函数在演化过程中需要周期性地初始化为符号距离函数。
符号距离函数，也很好理解，也就是自己根据原图像大小，初始化的一个矩阵。通常取圆，半径自己设定。
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我对其代码的理解。
首先读入图片，phi=sdf2circle(nrow,ncol,ic,jc,r); //初始化为符号距离函数。
phi=evolution_CVPDE(I,phi,mu,nu,lambda_1,lambda_2,de
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