大气湍流模型逆滤波复原matlab实现

大气湍流模型逆滤波复原是一种常用的图像复原方法，可以对受到大气湍流影响的图像进行复原。下面是该方法在MATLAB中的实现代码：

% 读取受干扰的图像
im = double(imread('NoisyImage.jpg'));

% 设定图像大小和像素点个数
[N, M] = size(im);
n = N*M;

% 湍流函数的相关参数
L0 = 10; 
l0 = 0.01;
theta = pi/4;

% 构造湍流函数
[X, Y] = meshgrid(1:M, 1:N);
X = X - M/2;
Y = Y - N/2;
r = sqrt(X.^2 + Y.^2);
fr = fftshift(r);
h = exp(-(r/L0).^2).*exp(-1i*2*pi*fr*l0).*exp(-1i*theta)./fr;

% 对湍流函数进行傅里叶变换
H = fft2(h);

% 对受干扰的图像进行傅里叶变换
F = fft2(im);

% 对湍流函数进行逆滤波复原
G = F./H;

% 对复原后的图像进行傅里叶反变换
g = real(ifft2(G));

% 显示复原后的图像
imshow(uint8(g));

在上述代码中，我们首先读取了受干扰的图像，并设定了图像大小和像素点个数。然后，我们构造了湍流函数，并对湍流函数进行傅里叶变换。接着，我们对受干扰的图像也进行了傅里叶变换，并对湍流函数进行了逆滤波复原。最后，我们对复原后的图像进行了傅里叶反变换，并显示了复原后的图像。

需要注意的是，逆滤波复原方法对图像的复原效果受到湍流函数的影响，而湍流函数的参数需要根据具体情况进行调整。此外，逆滤波复原方法也容易受到噪声的干扰，因此需要在实际应用中进行适当的处理。