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。