大气湍流退化图像复原matlab

大气湍流影响下的图像复原是一个常见的光学工程问题，特别是在遥感和夜视系统中。在MATLAB中处理这个问题，通常会应用一些信号处理和计算机视觉技术，如：

1. **Turbulence模型**：首先需要建立一种数学模型来描述大气湍流对图像质量的影响，比如 Kolmogorov 动力学方程。

2. **盲去噪算法**：利用像瑞利分布、泊松噪声等假设，可以使用非局部均值滤波、小波分析或者基于深度学习的神经网络（如卷积神经网络CNN）来进行图像降噪。

3. **图像注册**：由于湍流导致的图像抖动，需要先通过图像配准技术（如特征匹配、光流法）将多帧图像对齐。

4. **图像融合**：结合多视角或长时间曝光的信息，通过时间序列分析或多尺度金字塔策略进行融合，提高图像清晰度。

5. **迭代优化**：有时可能需要用迭代算法（如最小二乘法或梯度下降）来求解图像复原问题，寻找最优的图像估计。

**MATLAB代码示例**：

% 加载受影响的图像数据
img_noisy = imread('turbulence_image.jpg');

% 使用某种噪声模型去噪
img_filtered = denoise_img(img_noisy, 'rayleigh'); % 使用瑞利噪声模型

% 图像配准
ref_frame = img_filtered(1,:);
for i = 2:size(img_filtered, 1)
    [img_aligned(i,:), tf] = register_images(img_filtered(i,:), ref_frame);
end

% 融合图像
img_recovered = image_fusion(img_aligned);

% 可能的迭代优化
img_optimized = levenberg_marquardt(img_recovered, turbulence_model); % 使用LM算法优化

% 结果保存
imwrite(img_optimized, 'degraded_to_restored.jpg');