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，这是一个关于 MATLAB 图像处理的问题。首先，我们需要先加载一幅图像。可以使用 `imread` 函数来读取图像，例如：

I = imread('example.jpg');

接下来，我们需要定义大气湍流退化函数。大气湍流退化模型是一个流行的图像退化模型，它可以对图像进行模糊和降噪。在 MATLAB 中，我们可以使用 `fspecial` 函数来定义大气湍流退化函数，例如：

H = fspecial('motion', 15, 30);

这里，我们使用了 `'motion'` 模式，它是大气湍流退化函数的一种，15 表示模糊核的长度，30 表示模糊核的角度。

然后，我们可以使用 `imfilter` 函数对图像进行退化处理，例如：

J = imfilter(I, H, 'conv', 'circular');

这里，我们使用了 `'conv'` 模式，它表示卷积运算。`'circular'` 表示使用循环卷积，可以处理边界。

最后，我们可以计算退化图像的峰值信噪比 PSNR，并将原始图像和退化图像显示在同一张图像上，例如：

psnr_value = psnr(J, I);
figure
subplot(121), imshow(I), title('Original')
subplot(122), imshow(J), title(sprintf('Degraded (PSNR = %0.2f dB)', psnr_value))

这里，我们使用了 `psnr` 函数来计算峰值信噪比。`subplot` 函数可以将多个图像显示在同一张图像上。

完整的代码如下：

% Load image
I = imread('example.jpg');

% Define degradation function
H = fspecial('motion', 15, 30);

% Apply degradation
J = imfilter(I, H, 'conv', 'circular');

% Calculate PSNR
psnr_value = psnr(J, I);

% Display images
figure
subplot(121), imshow(I), title('Original')
subplot(122), imshow(J), title(sprintf('Degraded (PSNR = %0.2f dB)', psnr_value))

注意，这里的 `'example.jpg'` 是一个示例图像，你需要将其替换为你自己的图像文件名。