已有彩色模糊图像和彩色清晰图像，生成一个盲去卷积去模糊的代码需要输出、模糊图像、处理后图像和清晰图像，，

要编写一个盲去卷积去模糊的代码，通常需要使用一些图像处理和机器学习的技术，例如迭代优化算法或者深度学习模型。这里是一个简化的Python示例，我们将使用Scikit-image库来进行这个过程，它包含了常见的图像处理函数。请注意，这只是一个基础版本，实际的 Blind Deconvolution 需要更复杂的算法，如ISTA（Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm）或者深度神经网络。

from skimage.io import imread, imsave
from skimage.filters import rgb2gray, gaussian_blur
from skimage.restoration import deconvolve_lucy_richardson
import numpy as np

# 假设你已经有了模糊图像 (blur_image) 和清晰图像 (sharp_image)
# 彩色模糊图像 -> 转换为灰度以便于处理
gray_fuzzy = rgb2gray(blur_image)

# 使用高斯滤波模拟模糊过程
sigma = 2  # 模拟模糊程度，可以根据实际情况调整
fuzzy_gray = gaussian_blur(gray_fuzzy, sigma=sigma)

# 盲去卷积（Lucy-Richardson算法）
num_iterations = 50  # 迭代次数
deconvolved = deconvolve_lucy_richardson(fuzzy_gray, gray_fuzzy, num_iter=num_iterations)

# 将去模糊后的灰度图像转换回彩色
color_deconvolved = np.dstack([deconvolved] * 3)

# 输出结果
output_image = color_deconvolved
imsave('output_image.jpg', output_image)

# 显示原始模糊图像，处理后图像和清晰图像
side_by_side = np.hstack((blur_image, color_deconvolved, sharp_image))
imsave('side_by_side.jpg', side_by_side)