随机共振的Runge-Kutta解法

随机共振的Runge-Kutta解法，内含一个说明，利用随机共振对图像二维降噪

oriImage = imread（‘example.jpg‘）;
grayImage = rgb2gray（oriImage）;
figure;
imshow（grayImage）;
title（‘灰度图‘）;

% 二维图像加高斯白噪音
noiImage = imnoise（grayImage‘gaussian‘0.1）; %给图像加入噪声 0.1为可以修改的参数 
figure; 
imshow（noiImage）;
title（‘加噪声之后‘）; 
[rc]=size（noiImage）; % F 1024 x 1024 r为行数 c为列数

originalMinValue = double（min（min（noiImage）））;
originalMaxValue = double（max（max（noiImage）））;
originalRange = originalMaxValue - originalMinValue;

% Get a double image in the range 0 to 1
desiredMin = 0;
desiredMax = 1;
desiredRange = desiredMax - desiredMin;
dblImageS1 = desiredRange * （double（noiImage） - originalMinValue） / originalRange + desiredMin;


figure;
imshow（dblImageS1）;
title（‘归一图‘）;

%reduce dimension by row
rD=reshape（dblImageS1‘ 1 prod（size（dblImageS1）））;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       7945  2018-03-30 21:23  随机共振的Runge-Kutta解法\example.jpg

     文件        795  2018-03-30 19:57  随机共振的Runge-Kutta解法\normalization.asv

     文件        835  2018-03-30 21:10  随机共振的Runge-Kutta解法\normalization.m

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