本文提出了一种新算法，旨在降低大气湍流引起的图像几何失真和模糊。该算法通过稳定图像序列、应用鲁棒主成分分析和盲反卷积技术，有效恢复图像细节并提高视觉质量。同时，研究介绍了新的数据集OTIS，以便于算法间的比较和评估。

本文提出了一种新算法，旨在降低大气湍流引起的图像失真和模糊。该算法结合鲁棒主成分分析和盲反卷积技术，通过生成清晰的参考图像和稳定图像序列，有效恢复图像细节并提高视觉质量。此外，研究展示了基于深度学习的模型，能够处理动态场景中的湍流影响，显著提升恢复效果和处理速度。