python opencv4.0.1 在图像处理中如何实现Mallat 算法中的分解操作将图像分成低、高频两部分 并将高频层图叠加成一个高频图 并显示出来

Mallat算法的图像分解操作通常使用离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）实现。在OpenCV 4.0.1中，可以使用dwt()函数实现DWT。具体步骤如下：

1. 读取图像（假设为lena.jpg）并将其转换为灰度图像。

import cv2

img = cv2.imread('lena.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 使用dwt()函数进行DWT分解操作。在DWT分解中，图像被分解为四个子带：LL、LH、HL和HH。其中LL子带表示低频信号，LH、HL和HH子带表示高频信号。我们只需要将LL子带和LH、HL、HH子带中的一个合并到单独的Mat对象中即可。

# DWT分解
LL, (LH, HL, HH) = cv2.dwt(gray, 'haar')

# 将LL子带和HH子带合并到一个Mat对象中
LL_HH = cv2.hconcat([LL, HH])

3. 将高频层图像叠加成一个高频图并显示出来。

# 将LH和HL子带合并到一个Mat对象中，并将它们相加得到高频层图像
HL_LH = cv2.hconcat([HL, LH])
high_freq = cv2.addWeighted(HL_LH, 0.5, HL_LH, 0.5, 0)

# 显示高频层图像
cv2.imshow('High Frequency', high_freq)
cv2.waitKey(0)

完整代码如下：

import cv2

# 读取图像并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('lena.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# DWT分解
LL, (LH, HL, HH) = cv2.dwt(gray, 'haar')

# 将LL子带和HH子带合并到一个Mat对象中
LL_HH = cv2.hconcat([LL, HH])

# 将LH和HL子带合并到一个Mat对象中，并将它们相加得到高频层图像
HL_LH = cv2.hconcat([HL, LH])
high_freq = cv2.addWeighted(HL_LH, 0.5, HL_LH, 0.5, 0)

# 显示图像
cv2.imshow('Original', gray)
cv2.imshow('Low and High Frequency', LL_HH)
cv2.imshow('High Frequency', high_freq)
cv2.waitKey(0)