将图像分为高频和低频

Question

我有一个由高频和低频信息组成的图像（见附件），我想将高频像素的值设置为0，同时保持低频信息的像素值

例如，在下图中，皮肤的像素将保持不变，但帽子上的细节将设置为0

我知道我可以使用低通或高通滤波器，通过将图像转换为频率，然后用傅里叶变换返回，但我不希望删除频率。相反，我想改变像素值的高频发生。我听说使用双正交小波变换可能实现这一点，但我不熟悉如何在Python中实现这一点

顺便说一下，我的目标是实现技术{a1}（参见3.2.1（c）和“频率特性”）

Lena 我迄今为止的进展总结在以下代码中：

import pywt
import numpy as np
from skimage.io import imread

image = imread('lena.png')

coeffs = pywt.wavedec2(image, 'bior3.5', level=2)

plt.imshow(abs(np.mean(coeffs[1], axis=0)))

我的假设是，两级分解应该给我留下高频和低频，看起来第一层coeffs[1]内的阵列代表不同的高频角度。这让我通过平均值将它们组合起来，并绘制出图像中所有高频区域的地图

High frequency Lena