图像大气湍流退化仿真程序

以下是一个简单的图像大气湍流退化仿真程序的示例，该程序使用MATLAB实现。该程序可以生成一个包含大气湍流失真的图像，用于测试和评估图像复原算法的性能。

% 读取原始图像
img = imread('lena.jpg');
img = rgb2gray(img);

% 定义湍流场参数
L0 = 1e-3; % 大气高度尺度
l0 = 0.1*L0; % 湍流尺度
v = 10; % 风速
lambda = 0.5e-6; % 光波长
D = 0.2; % 望远镜口径
d = 10*lambda; % 望远镜焦距

% 生成湍流场
[X,Y] = meshgrid(1:size(img,2),1:size(img,1));
u = v*randn(size(img)).*exp(-((X-size(img,2)/2).^2+(Y-size(img,1)/2).^2)/(2*L0^2)).*exp(2*pi*1i*rand(size(img))).*exp(-2*pi^2*l0^2*(X-size(img,2)/2).^2/(D*lambda*d)).*exp(-2*pi^2*l0^2*(Y-size(img,1)/2).^2/(D*lambda*d));

% 计算失真图像
img_distorted = real(ifft2(fft2(img).*exp(1i*2*pi*(X*u/lambda+Y*u/lambda))))/255;

% 显示原始图像和失真图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(img_distorted); title('Distorted Image');

该程序首先读取一幅灰度图像，并定义湍流场的参数。然后使用随机生成的湍流场对图像进行失真，得到一个包含大气湍流失真的图像。最后，程序显示原始图像和失真图像。

需要注意的是，这个程序只是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和完善。