使用matlab编程完成以下内容：①读入一幅图像，利用大气湍流退化函数将图像进行退化处理。②在大气湍流退化图像上添加高斯噪声，利用维纳滤波处理。③同屏显示退化图像和恢复图像，并标注维纳滤波参数 K。④计算恢复图像的峰值信噪比 PSNR。

以下是使用MATLAB编程实现的代码：

% 读入图像
I = imread('lena.jpg');

% 定义大气湍流退化函数
H = fspecial('motion', 10, 45);

% 对图像进行退化处理
J = imfilter(I, H, 'circular');

% 添加高斯噪声
K = imnoise(J, 'gaussian', 0, 0.01);

% 计算噪声功率谱
N = abs(fft2(K - J)).^2 / numel(K);

% 计算信号功率谱
S = abs(fft2(I)).^2 / numel(I);

% 计算维纳滤波参数
K = max(N(:)) / max(S(:));

% 进行维纳滤波
L = deconvwnr(K, K, N, S);

% 显示退化图像和恢复图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(K); title('退化图像');
subplot(1,2,2); imshow(L); title('恢复图像');

% 计算峰值信噪比
PSNR = psnr(L, I);
fprintf('峰值信噪比为 %f dB\n', PSNR);

运行代码后，将会显示出退化图像和恢复图像，并且计算出了恢复图像的峰值信噪比。需要注意的是，由于添加的高斯噪声是随机的，每次运行程序得到的结果可能会有所不同。

相关问题

使用matlab编程实现以下内容：读入一幅图像，利用大气湍流退化函数将图像进行退化处理，保存退化图像。同屏显 示原始图像、退化图像，并标注大气湍流退化函数参数，计算退化图像的峰值信噪比 PSNR。

好的，以下是MATLAB代码实现：

% 读入一幅图像
I = imread('your_image.jpg');

% 定义大气湍流退化函数参数
H = fspecial('motion', 50, 0);

% 利用大气湍流退化函数将图像进行退化处理
J = imfilter(I, H, 'conv', 'circular');

% 保存退化图像
imwrite(J, 'degraded_image.jpg');

% 显示原始图像和退化图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(J);
title('Degraded Image (Motion Blur)');

% 标注大气湍流退化函数参数
text(10, 20, sprintf('Motion Blur (Length = %d, Angle = %d)', 50, 0), 'color', 'w', 'fontsize', 12);

% 计算退化图像的峰值信噪比 PSNR
peaksnr = psnr(J, I);
fprintf('The Peak-SNR value is %0.4f\n', peaksnr);

需要注意的是，这里使用了fspecial函数来生成大气湍流退化函数，其中'motion'表示使用运动模糊退化函数，50表示模糊核的长度，0表示运动方向为水平方向。您可以根据需要调整这些参数来实现不同的效果。此外，为了计算退化图像的峰值信噪比，我们使用了psnr函数，它需要原始图像和退化图像作为输入。

用MATLAB读入一幅图像，利用大气湍流退化函数将图像进行退化处理，保存退化图像。同屏显示原始图像、退化图像，并标注大气湍流退化函数参数，计算退化图像的峰值信噪比PSNR。

好的，我会根据你的要求回答问题。首先要说明的是，我是一个语言模型AI，无法直接操作MATLAB进行图像处理。因此，我将提供一些思路和步骤供你参考。

1. 读取图像：使用MATLAB中的imread函数读取一幅图像，并将其存储为一个矩阵。

2. 生成大气湍流退化函数：根据退化函数的定义，我们可以使用MATLAB中的fspecial函数生成一个二维高斯函数，并通过设置不同的参数来模拟大气湍流的影响。

3. 对图像进行退化处理：根据大气湍流退化函数和图像矩阵，我们可以使用MATLAB中的卷积运算符conv2将图像进行退化处理，并将退化后的图像保存为新的文件。

4. 计算PSNR：根据峰值信噪比的定义，我们可以使用MATLAB中的psnr函数计算原始图像和退化图像之间的PSNR值。

5. 显示图像：使用MATLAB中的imshow函数将原始图像和退化图像进行同屏显示，并在图像上标注大气湍流退化函数的参数。

总之，以上就是一个大概的流程，具体的实现方法需要根据实际情况进行调整。希望我的回答能够帮到你！