读入一幅清晰图像1， 产生由于运动造成的模糊图像2，运动位移设置为 20 个像 素，运动角度为 30 度，并显示出图像1和图像2。 分别利用逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘方滤波方法对模糊图像2进行滤波处理，得到图像3，图像4，图像5，分别显示出图像3，图像4，图像5。显示代码

为了创建这个问题的示例，我们首先需要假设你正在使用Python的PIL库来处理图像，以及一些数学库如numpy来进行模糊和滤波操作。这里是一个简单的步骤描述：

1. 导入库和模块：

import cv2
from PIL import Image, ImageFilter
import numpy as np

2. 读取原图和生成模糊图像：

# 读取图像1 (假设它是一个PNG文件)
img1 = Image.open("image1.png")
# 创建运动参数
dx = 20
dy = dx * np.tan(np.radians(30))
# 通过平移和旋转实现模糊效果
motion = (dx, dy)
img2 = img1.transform(img1.size, Image.AFFINE, motion + (0,))

3. 显示原始图像1和模糊图像2：

img1.show("Original Image 1")
img2.show("Blurred Image 2 due to Motion")

4. 滤波处理：
- 逆滤波 (Inverse Filtering):

     blurred_array = np.array(img2)  # 转换为数组
     inv_filtered = cv2.filter2D(blurred_array, -1, np.eye(2, dtype=np.float32).reshape(-1))  # 反卷积
     img3 = Image.fromarray(inv_filtered.astype('uint8'))

- 维纳滤波 (Wiener Filtering):

     w_img = img2.resize((img2.width, img2.height), resample=Image.BICUBIC)  # 高分辨率处理
     w_img_array = np.array(w_img)
     wiener_filtered = cv2.wiener(w_img_array, None, noise Variance=0.1)  # 参数调整
     img4 = Image.fromarray(wiener_filtered.astype('uint8'))

- 约束最小二乘滤波 (Constrained Least Squares Filtering):

     clsf_img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img2, None, 10, 10, 7, 21)  # 使用fastNlMeans函数
     img5 = Image.fromarray(clsf_img)

5. 显示处理后的图像：

img3.show("Image 3 (Inverse Filtering)")
img4.show("Image 4 (Wiener Filtering)")
img5.show("Image 5 (Constrained Least Squares Filtering)")

请注意，这只是一个简化的说明，实际应用中可能需要对参数进行微调，并且上述代码片段需要在各自支持的环境中运行。在运行之前，请确认所有所需的库已安装并正确配置。