Gursoy-Atun 布局的简介与实现

Gursoy-Atun 布局的简介与实现

Gursoy-Atun 布局是一种用于压缩 CT 扫描图像数据的算法。它是在2016年由 B. Gursoy 和 I. Atun 提出的，并且已被证明可以在不牺牲重要细节的情况下有效地压缩 CT 数据。本文将介绍 Gursoy-Atun 布局算法的基本思想和具体实现。

1. Gursoy-Atun 布局算法的基本思想

CT 扫描图像由许多具有不同能量水平的 X 射线扫描构成。每个扫描数据都包括大量的空间相关性、高度相关性和小波系数集中性。针对这些特性，Gursoy-Atun 布局算法采用了以下步骤：

（1）通过小波变换将 CT 扫描图像转换为小波域；

（2）在小波域中，使用聚类分析将小波系数划分为多个子集；

（3）对于每个子集，分别应用独立的二进制图像压缩算法，以降低数据维度并提高压缩比；

（4）将所有压缩后的子集合并到一个整体压缩文件中。

2. Gursoy-Atun 布局算法的具体实现

对于实现 Gursoy-Atun 布局算法，可以使用 Boost C++ 库中的 gursoy_atun_layout 组件。该组件提供了一个用于执行 Gursoy-Atun 布局的命令行界面，同时也可以直接在 C++ 代码中使用。下面是一个简单的测试程序：

#include <boost/gursoy_atun_layout.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
    try