大气湍流退化图像的matlab程序

大气湍流退化图像的恢复是计算机视觉领域的一个研究热点，也是一项技术难度较高的任务。下面是一个基于matlab的大气湍流退化图像恢复程序的示例：

% 读入原始图像
I = imread('degraded_image.png');

% 设置参数
k = 0.5; % 噪声系数
alpha = 0.05; % 正则化参数
iter = 100; % 迭代次数
lambda = 0.1; % 梯度下降步长

% 转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 将图像转换为双精度浮点数
I_double = im2double(I_gray);

% 生成点扩散函数（PSF）
PSF = fspecial('motion', 15, 0);

% 对图像进行模糊处理
I_blurred = imfilter(I_double, PSF, 'conv', 'circular');

% 生成高斯白噪声
noise = k * randn(size(I_blurred));

% 对图像加上噪声
I_noisy = I_blurred + noise;

% 初始化恢复图像
I_restored = I_noisy;

% 迭代恢复过程
for i = 1:iter
    % 计算梯度
    grad = gradient(I_restored);
    
    % 计算正则化项
    reg = alpha * laplacian(I_restored);
    
    % 更新恢复图像
    I_restored = I_restored - lambda * (2 * grad - reg);
end

% 显示恢复图像
imshow(I_restored);

需要注意的是，这只是一个简单的示例程序，实际的图像恢复过程可能需要更复杂的算法和更多的参数调整。此外，由于大气湍流退化图像的特殊性质，恢复过程可能会受到很多干扰和限制，因此需要更加细致和谨慎的处理。