编写matlab代码，给图像添加大气湍流模糊以及高斯噪声，并用维纳滤波对图像进行复原。

在MATLAB中，你可以使用`imfilter`函数来模拟大气湍流模糊和高斯噪声，然后使用`wiener2`函数来进行维纳滤波。以下是简单的步骤：

1. **创建图像并添加大气湍流模糊**:

% 加载样本图片
img = imread('your_image.jpg');
% 创建一个湍流模糊矩阵
turbulence_matrix = createTurbulenceMatrix(); % 自定义湍流模型函数
% 应用大气湍流模糊
turbulent_img = imfilter(img, turbulence_matrix);

这里的`createTurbulenceMatrix()`是一个假设的函数，你需要自行编写来生成湍流效果。

2. **添加高斯噪声**:

% 设置噪声级别
sigma = 0.1; % 可调整噪声强度
% 添加高斯噪声
noisy_img = img + sigma * randn(size(img));

3. **应用维纳滤波**:

% 定义维纳滤波器大小（通常选择奇数，如5x5或7x7）
filter_size = 5;
% 应用维纳滤波
filtered_img = wiener2(noisy_img, [filter_size filter_size]);

4. **显示原始、模糊+噪声后的图像及滤波后的结果**:

subplot(2, 2, 1), imshow(img), title('Original Image')
subplot(2, 2, 2), imshow(turbulent_img), title('Image with Turbulence')
subplot(2, 2, 3), imshow(noisy_img), title('Image with Noise')
subplot(2, 2, 4), imshow(filtered_img), title('Filtered Image (Wiener Filter)')

记得替换`'your_image.jpg'`为实际的图片文件名。