生成python代码，要求生成退化图像，运动模糊方向为60度，模糊核大小为15，并添加噪声；通过逆滤波复原图像；设定合适的K值，通过维纳滤波方法较好地复原图像，并在一个窗口内展示退化图像，逆滤波复原图像，维纳滤波复原图像

首先，为了完成这个任务，我们可以使用Python的PIL库处理图像，以及numpy库进行数值计算。下面是一个简单的示例，展示了如何实现这一过程：

import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter
from scipy.signal import wiener

# 读取原始图像
img = Image.open("input_image.jpg")

# 将图像转换为灰度图
gray_img = img.convert('L')

# 运动模糊，方向为60度，模糊核大小为15像素
kernel_size = (15, 15)
angle = 60
direction = kernel_size[0] * np.cos(np.radians(angle)) + kernel_size[1] * np.sin(np.radians(angle))
blur_img = gray_img.filter(ImageFilter.KernelBlur(kernel_size=kernel_size, angle=direction))

# 添加高斯噪声
sigma = 10  # 噪声强度
noisy_img = blur_img.copy().point(lambda p: p + sigma * np.random.normal())

# 逆滤波复原，这里使用均值滤波作为简单例子
unsharp_img = noisy_img.filter(ImageFilter.SHARPEN)

# 维纳滤波复原，需要设置合适的K值
k = 2.0  # Wiener滤波的K值
filtered_img_wiener = wiener(unsharp_img.histogram_values(), k=k)

# 将结果转换回Image对象并显示
filtered_img_wiener_img = Image.fromarray(filtered_img_wiener.reshape(gray_img.size))
window = (0, 0, img.width, img.height)  # 设定展示窗口
degraded_window = filtered_img_wiener_img.crop(window)
blurred_window = blur_img.crop(window)
inverse_filtered_window = unsharp_img.crop(window)

# 展示
degraded_window.show(title="退化图像")
blurred_window.show(title="运动模糊后的图像")
inverse_filtered_window.show(title="逆滤波复原图像")
filtered_img_wiener_img.show(title="维纳滤波复原图像")

# 提供参考的问题：