Применение симплекс-метода

using Statistics
include("$(pwd())/contrastBC.jl")
include("$(pwd())/rangfilt.jl")

function simplex(Xin, J, I)
    # Xin – анализируемые факторы (матрица k x n)
    # J   – интервал варьирования факторов (вектор длины k)
    # I   – изображение (матрица)
    # Возвращает:
    #   Xr     – матрица, хранящая значения каждого шага
    #   I1     – изображение после обработки
    #   MeanImg – результирующее изображение

    k = size(Xin, 1)  # Количество факторов
    p = (k - 1 + sqrt(k + 1)) / (k * sqrt(2))
    q = (sqrt(k + 1) - 1) / (k * sqrt(2))

    # Подготовка матрицы
    X = fill(q, k, k)
    for i in 1:k
        X[i, i] = p
    end
    X = vcat(zeros(1, k), X)
    X = repeat(Xin', k + 1, 1) + X .* repeat(J', k + 1, 1)

    # Эксперимент
    S = zeros(k + 1)
    I1 = similar(I)
    MeanImg = similar(I)

    for i in 1:k+1
        T = round.(Int, X[i, :])
        I1 = rangfilt(I, T)
        S[i], _ = contrastBC(I1)
    end

    Xr = hcat(X, S)
    rp = 4  # Счетчик (номер текущей новой вершины)

    while rp < 50
        sn = argmin(S)  # Номер строки с наихудшим откликом

        # Проверка на упорядоченность
        for p in 1:k+1
            if sort(X[p, :]) != X[p, :]
                sn = p
                break
            end
        end

        # Обновление вершины
        X[sn, :] = (2 / k) * sum(X, dims=1) .- (2 / k + 1) * X[sn, :]
        T = round.(Int, X[sn, :])
        I1 = rangfilt(I, T)
        S[sn], MeanImg = contrastBC(I1)
        Xr = vcat(Xr, hcat(X[sn, :], S[sn]))  # Добавляем новую строку в Xr
        rp += 1
    end

    return Xr, I1, MeanImg
end

## Пример использования
# Xin = rand(3, 3)  # Пример анализируемых факторов
# J = rand(3)       # Пример интервала варьирования факторов
# I = rand(100, 100)  # Пример изображения

## Применение функции
# Xr, I1, MeanImg = simplex(Xin, J, I)

## Сохранение результата (если нужно)
# save("I1.png", Gray.(I1))
# save("MeanImg.png", Gray.(MeanImg))