Transcript
%% clean-up inicializa o,,,
,,,
clc,,,
clf,,,
close all,,,
clear all,,,
,,,
%,,,
% Inicializa o de parametros,,,
%,,,
rede_convergiu = false; % inicializa condi o sinalizadora de que a rede est treinada,,,
Acabou_periodo_treinamento = false; % inicializa condi o de time-out,,,
maxima_energia_erro_toleravel=1e-6; % energia do erro entre o padrao de saida na poca atual e anterior - 1/2*(v(n+1)-v(n))^2 vetor,,,
% v_atual ==> matriz,,,
v_atual=ImagemComRuido{p};,,,
,,,
while ~(rede_convergiu "" Acabou_periodo_treinamento),,,
,,,
epoca = epoca + 1;,,,
,,,
v_anterior=v_atual;,,,
u=W*v_anterior(:);,,,
v_atual=sign(u);,,,
,,,
dist=0.5*( norm(v_anterior(:) - v_atual(:)) );,,,
,,,
rede_convergiu = ( dist < maxima_energia_erro_toleravel );,,,
Acabou_periodo_treinamento = ( epoca > max_epocas_para_recuperar_padrao );,,,
end,,,
,,,
% recompoe a imagem como matriz,,,
for c=1:coluna,,,
for l=1:linha,,,
imagemRecuperada(l,c)=v_atual(l+(c-1)*linha);,,
end,,,
end,,,
,,,
figure('name',['Resultados ' num2str(p) ],'NumberTitle','off');
imshow( [ ImagemPadrao{p} Separador ...,,,
ImagemComRuido{p} Separador ...,,,
imagemRecuperada] ,'InitialMagnification','fit');,
end,,,
