读入一幅清晰图像1， 产生由于运动造成的模糊图像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。python

在Python中，你可以使用OpenCV库来进行图像操作，包括读取图像、创建模糊效果以及应用各种滤波技术。以下是简单的步骤来完成这个过程：

1. **读取清晰图像1**:

   import cv2
   img1 = cv2.imread('clear_image1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

2. **生成模糊图像2** (假设通过高斯模糊模拟运动模糊):

   ksize = 5  # 可调整模糊程度
   blur_img = cv2.GaussianBlur(img1, (ksize, ksize), 0)

3. **逆滤波(Deconvolution)**:

   deblur_img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(blur_img)
   cv2.imwrite('image3.jpg', deblur_img)

4. **维纳滤波(Variational Denoising)**:

   w = 15  # 这里的w是一个窗口大小参数
   noisy = blur_img.copy()
   vignet = cv2.fastVarchar2D(w, w, 1.7, .8)  # 创建维纳滤波器
   denoised = vignet.apply(noisy)
   cv2.imwrite('image4.jpg', denoised)

5. **约束最小二乘法滤波(Convolutional Least Squares)**:

   clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
   clamped = clahe.apply(blur_img)
   minres = cv2.ximgproc.fastLaplacian(clamped, None, cv2.CV_64F)
   filtered_img = cv2.convertScaleAbs(minres)
   cv2.imwrite('image5.jpg', filtered_img)

最后，你需要用`cv2.imshow`函数打开并显示每一步的结果，但在实际运行中，因为这里无法直接展示图片，所以你可以在命令行终端查看它们。