生成用于彩色图像复原的维纳滤波逆滤波lucy-richardson的代码

以下是使用Python实现的彩色图像复原的维纳滤波和逆滤波lucy-richardson的代码：

import numpy as np
import cv2

def weiner_filter(img, psf, snr):
    H, W = img.shape[:2]
    psf /= psf.sum()
    psf_pad = np.zeros((H, W))
    psf_pad[:psf.shape[0], :psf.shape[1]] = psf
    psf_shift = np.fft.fftshift(psf_pad)
    img_fft = np.fft.fft2(img)
    psf_fft = np.fft.fft2(psf_shift)
    psf_fft_abs = np.abs(psf_fft) ** 2
    snr = 10 ** (snr / 10.0)
    weiner_filter = np.conj(psf_fft) / (psf_fft_abs + snr / img_fft)
    img_restore = np.fft.ifft2(img_fft * weiner_filter)
    img_restore = np.real(img_restore)
    img_restore = np.clip(img_restore, 0, 255).astype(np.uint8)
    return img_restore

def lucy_richardson(img, psf, n_iter=20):
    H, W = img.shape[:2]
    psf /= psf.sum()
    psf_pad = np.zeros((H, W))
    psf_pad[:psf.shape[0], :psf.shape[1]] = psf
    psf_shift = np.fft.fftshift(psf_pad)
    img_fft = np.fft.fft2(img)
    psf_fft = np.fft.fft2(psf_shift)
    img_restore = np.ones_like(img)
    for i in range(n_iter):
        error = np.real(np.fft.ifft2(np.fft.fft2(img_restore) * np.conj(psf_fft)) - img)
        error = np.fft.ifftshift(error)
        error_fft = np.fft.fft2(error)
        img_restore = np.real(np.fft.ifft2(np.conj(psf_fft) * error_fft))
        img_restore = np.clip(img_restore, 0, 255)
    img_restore = img_restore.astype(np.uint8)
    return img_restore

其中，`weiner_filter`函数实现了维纳滤波，`lucy_richardson`函数实现了逆滤波lucy-richardson，`img`为输入的彩色图像，`psf`为点扩散函数，`snr`为信噪比，`n_iter`为迭代次数。函数返回复原后的彩色图像。