Question

我正在使用C ++开发CT重建算法。我正在使用C ++，因为我需要使用用C ++编写的库来让我读/写特定的文件格式。

该重建算法涉及处理3D和2D图像。我在C和MATLAB中使用数组编写了类似的算法。但是，我读过，在C ++中，数组是“邪恶的”（参见http://www.parashift.com/c++-faq-lite/containers.html）。我使用数组操作图像的方式（在C中）如下（这将创建一个将用作3D图像的3D数组）：

int i,j;
int *** image;  /* another way to make a 5x12x27 array */

image = (int ***) malloc(depth * sizeof(int **));
for (i = 0; i < depth; ++i) {
    image[i] = (int **) malloc(height * sizeof(int *));
    for (j = 0; j < height; ++j) {
        image[i][j] = (int *) malloc(width * sizeof(int));
    }
}

或者我使用1维数组并进行索引算法来模拟3D数据。最后，我释放了必要的记忆。我已经读过在C ++中有相同的方法。我已经看到我可以创建自己的矩阵类，它使用向量矢量（来自STL）或者我可以使用boost-matrix库。问题是，这使我的代码看起来很臃肿。

我的问题是：

1）是否有理由不为此目的使用数组？我为什么要使用更复杂的数据结构？

2）我认为我不会使用容器的优点（如我发布的C ++ FAQ lite链接中所示）。有什么我没看到的吗？

3）C ++ FAQ lite提到数组会降低我的工作效率。我真的不明白这是如何适用于我的情况。你们觉得怎么样？

Answer 1

我知道一开始看起来很难，而且你的代码看起来很简单 - 但最终你的代码会受到伤害。

使用像boost这样的库，或考虑像vtk

这样的自定义3D图像工具包

Answer 2

在同等熟悉两种类型的代码时，在更高级别工作总能节省您的时间。它通常更简单，您可能不需要打扰删除等任务。

也就是说，如果您已经拥有C代码，并且基本上将malloc转换为new（或保持原样），那么留下它是完全合理的。没有理由重复工作没有优势。如果您要扩展它并添加更多功能，您可能需要考虑重写。图像处理通常是一个密集的过程，出于性能原因，我会一直看到像你这样的直接代码。

数组有目的，向量有目的，等等。你似乎理解权衡，所以我不会进入那个。了解你正在做的事情的背景是必要的;任何人说数组总是坏的或者矢量总是太多开销（等等）可能不知道他们在谈论什么。

Answer 3

如果3D画布具有固定大小，则使用容器不会获得太多奖励。我会像你一样避免在小块中分配矩阵，而只是做

#define DIM_X 5
#define DIM_Y 12
#define DIM_Z 27
#define SIZE (DIM_X * DIM_Y * DIM_Z)
#define OFFS(x, y, z) (x + y * DIM_X + z * (DIM_Y * DIM_X))

然后

class 3DImage {
  private unsigned int pixel_data[SIZE];
  int & operator()(int x, int y, int z) { return pixel_data[OFFS(x,y,z)]; } 
}

之后你就可以做到。

3DImage img;
img(1,1,1) = 10;
img(2,2,2) = img(1,1,1) + 2;

没有任何内存分配或算法开销。但正如其他人所指出的那样，数据结构的选择还取决于您计划在图像上运行的算法类型。但是，您始终可以调整第三方算法，例如如果需要，可以使用适当的外观类进行矩阵求逆;这个平面表示比你编写的嵌套指针数组快得多。

如果维度编译时间不固定，您显然仍然可以使用完全相同的方法，只需要动态分配pixel_data并将维度存储在3DImage对象本身中。这是那个版本：

class 3DImage {
  private unsigned int *pixel_data;
  unsigned int dim_x, dim_y, dim_z;
  3DImage(int xd, int yd, int zd) { dim_x = xd; dim_y = yd; dim_z = zd;
    pixel_data = new int[dim_x * dim_y * dim_z];
  }
  virtual ~3DImage() { delete pixel_data; }
  int & operator(int x, int y, int z) {
    return pixel_data[x + y * dim_x + z * dim_y * dim_x];
  }
}

Answer 4

我的问题是： 1）是否有理由不为此目的使用数组？我为什么要使用更复杂的数据结构？

我个人更喜欢使用基本数组。基本上我指的是一维线性阵列。假设您有一个512 X 512图像，并且您有5个切片，那么图像阵列如下所示：

int sizeX = 512;
int sizeY = 512;
int sizeZ = 5;
float* img = new float[sizeX * sizeY * sizeZ]

要访问位置(x,y,z)的像素/体素，您需要执行以下操作：

float val = img[z*sizeX*sizeY + y*sizeX + sizeX];

2）我不认为我会利用容器的优势（如我发布的C ++ FAQ lite链接所示）。我有没有看到的东西？

使用容器更像是编程事物（更容易，更安全，异常捕获......）。如果你是算法人员，那么它可能根本就不是你的问题。但是，在C ++中使用<vector>的一个示例，您始终可以这样做：

int sizeX = 512;
int sizeY = 512;
int sizeZ = 5;
std::vector<float> img(sizeX * sizeY * sizeZ);
float* p = &img[0];

3）C ++ FAQ lite提到数组会降低我的工作效率。我真的不明白这是如何适用于我的情况的。你们有什么想法？

我不明白为什么数组会降低你的工作效率。当然，c ++人更喜欢使用向量到原始数组。但同样，这只是一个编程问题。

希望这有帮助。

<强>补充：

进行2D / 3D CT重建的最简单方法是使用MATLAB / python + C / C ++;但同样，这需要你有足够的经验何时使用哪个。 MATLAB内置了FFT / IFFT，因此您不必为此编写C / C ++代码。我记得我之前使用过KissFFT，这没问题。

在C ++ CT重建算法中使用数组

4 个答案: