用python代码做，采用逆滤波对通过点扩散函数使其产生 运动模糊，模糊的程度和角度可以通过参数控制。中运动模糊的图像进 行复原。

好的，以下是实现该功能的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入模糊图像
blurred = cv2.imread('blurred.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义点扩散函数
def motion_blur(size, angle):
    # 创建一个空的核
    kernel = np.zeros((size, size), dtype=np.float32)
    # 将核中心设置为1
    kernel[int((size-1)/2), :] = np.ones(size, dtype=np.float32)
    # 旋转核
    kernel = cv2.warpAffine(kernel, cv2.getRotationMatrix2D((size/2-0.5, size/2-0.5), angle, 1.0), (size, size))
    # 归一化核
    kernel /= np.sum(kernel)
    return kernel

# 生成运动模糊核
kernel = motion_blur(15, 45)

# 进行逆滤波复原
restored = cv2.filter2D(blurred, -1, cv2.flip(kernel, -1))

# 显示模糊图像和复原图像
cv2.imshow('Blurred', blurred)
cv2.imshow('Restored', restored)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中首先使用`cv2.imread()`函数读入模糊图像，并转为灰度图。然后定义了一个`motion_blur()`函数，用于生成指定大小和角度的点扩散函数。接着使用该函数生成运动模糊核。最后使用`cv2.flip()`函数翻转该核，并使用`cv2.filter2D()`函数进行逆滤波复原，得到复原后的图像。最后使用`cv2.imshow()`函数将模糊图像和复原图像显示出来。需要注意的是，逆滤波容易受到噪声的影响，因此在实际应用中需要根据情况选择其他更加稳健的复原方法。