for k=1:30 [phi,mean_1,mean_2]=EVOLUTION(I1, phi, nu, step,numIter); phi=bwareaopen(phi ,20); imagesc(U);colormap(gray);hold on contour(phi,[0,0],'r'); hold off pause(0.02); end phi=bwareaopen(phi,40); phi=~phi; phi=bwareaopen(phi,40); imagesc(U);colormap(gray);hold on [c,h]=contour(phi,[0,0],'r'); hold off if mean_1<mean_2 phi=~phi; end seg=phi; % se=strel('disk',10'); % imfinalsmall=imclose(seg,se); imshow(seg);

这段代码实现了对图像22.bmp的分割，并显示了分割结果。具体来说，这段代码实现了以下步骤：

1. 进行30次迭代，每次迭代调用函数EVOLUTION对phi进行更新，同时进行形态学开运算，去除小的连通区域。
2. 在原图U上绘制phi的等值线，显示出当前的分割效果。
3. 进行一些后处理，包括形态学开运算和反转phi等操作。
4. 最终将分割结果seg显示出来。

需要注意的是，函数EVOLUTION的作用是根据phi的演化方程更新phi的值。其中，mean_1和mean_2分别表示图像I1中水平集函数phi内和外的像素平均灰度值，nu和step分别为惩罚项系数和迭代步长，numIter表示迭代次数。形态学开运算的作用是去除小的连通区域，这可以通过函数bwareaopen来实现。最后将phi反转后，得到分割结果seg。