Lowpass, затем обратный фильтр в Python

Пытаюсь написать простой фильтр нижних частот на питоне для работы с lena. Затем я хотел бы запустить обратный фильтр, чтобы запустить фильтр нижних частот и попытаться вернуть оригинал (ну, как можно ближе к оригиналу). Я новичок в программировании на питоне и не совсем уверен, с чего начать. Я попытался изменить код фильтра верхних частот, но это выглядит неправильно.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.misc
from scipy import ndimage
import Image 

#lowpass
def plot(data, title):
    plot.i += 1
    plt.subplot(2,2,plot.i)
    plt.imshow(data)
    plt.gray()
    plt.title(title)
plot.i = 0

 # Load the data...
img = scipy.misc.lena()
data = np.array(img, dtype=float)
plot(data, 'Original')

#narrow lowpass filter
kernel = np.array([[1, 1, 1],
               [1,  -8, 1],
               [1, 1, 1]])
lp_3 = ndimage.convolve(data, kernel)
plot(lp_3, '3x3 Lowpass')

# A slightly "wider" lowpass filter 
kernel = np.array([[1, 1, 1, 1, 1],
               [1,  -1,  -2,  -1, 1],
               [1,  -2,  -4,  -2, 1],
               [1,  -1,  -2,  -1, 1],
               [1, 1, 1, 1, 1]])
lp_5 = ndimage.convolve(data, kernel)
plot(lp_5, '5x5 Lowpass')
plt.show()