C++ 如何从canny图像中删除高频区域？

假设我有一张精明的图像，例如我从互联网上偷来的这张：

我需要检测并删除具有高频特征的区域。所以这个图像应该变成这样：

（请原谅GIMP技能）

换句话说，包含高可变性特征的区域应该变成黑色

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据我所知，我可以使用傅里叶变换之类的方法过滤掉这些类型的区域，但我不确定这是如何或是否最佳方法。

“据我所知，我可以使用傅里叶变换之类的方法过滤掉这些类型的区域，但我不确定这是如何或是否最佳方法。”，事实上，这是一种方法。更好的方法是先进行低通滤波，然后检测边缘。它的优点在于，低通滤波器类似于高斯模糊——你甚至不需要手动进行傅里叶变换。在检测边缘之前简单地模糊图像将减少大量虚假的高频边缘。当然，为了获得更细粒度的图像，我们需要进入傅里叶空间。问题是，我需要直接处理边缘检测到的图像，在得到二值边缘maskOof之前，我不能修改原始图像。好的，这是一个更大的问题，就像我说的，从图像中去除高频（例如通过低通滤波器）类似于模糊。因此，如果你只是对你的边缘图像这样做，你将只是模糊边缘，而不是其他真正的东西。你需要一种不同于仅仅过滤的方法。对，但那是在空间域。边缘本身是高频特征，所以对这个问题进行频域分析并没有什么帮助。至少，据我所知不是这样。盒子过滤器怎么样？这将取某个窗口的平均值——如果有很多边缘，那么会有更多的白色，因此平均值会更高。对一个盒子过滤器设定阈值可能会给你一个需要移除的地方的面具。这对我来说相当有效。谢谢@alkasm