Contourlet的作者只提供了Matlab源代码，效率较低，法国的一位大牛，IRISA University的Vivien Chappelier，编写了Contourlet的C代码。本文简单介绍利用该源代码实现基于Contourlet的图像处理，系统平台为WindowsXP + VC++6.0。因为Contourlet涉及大量的矩阵操作，因此在矩阵处理中采用LIBIT库。图像基本处理（包括图像输入输出等一些最基本的操作）则采用OpenCV库。
所有源代码都可在以下网址下载：
LIBIT：
OpenCV：
Contourlet 源代码：
一、OpenCV和LIBIT
OpenCV使用较广，网上有大量的中文资料，在此不再介绍。
从网上搜索情况来看，，使用LIBIT库的人极少，这里主要介绍如何使用该库，至于库函数的详细说明请参阅附带的文档，如果未来有时间，有可能会翻译该文档，暂时还是看鸟语吧。LIBIT库采用C语言编写，大大扩展了C语言处理向量、矩阵和复数的能力，同时还提供一些的信号处理函数，比如傅里叶变换和小波变换等。根据我的体会，使用该库对程序速度有一定影响，但考虑到该库处理矩阵非常方便，同时包含小波变换等函数，因此在一般应用中不妨使用。
LIBIT库的调用方法有两种，第一种方法是将LIBIT库的头文件和源文件全部加入工程中，和程序一起编译链接，比较麻烦且编译时间长，不推荐。第二种方法是将LIBIT库生成为动态链接库，在工程中调用即可。这里采用隐式调用方法，隐式调用动态链接库需要：DLL文件、LIB文件和头文件。LIBIT库本身不包含DLL和LIB文件，需要自己生成。
1， 打开LIBIT库VC目录下的工程文件libit.dsw。
2， 在项目管理中的FileView中，展开libit files和libit_static files，删除其中的vlc_coding.h和vlc_coding.cpp。
3， 编译libit和libit_static，分别生成libit.dll和libit_static.lib。
4， 将libit.dll复制到你的工程目录下的debug目录；新建lib目录，将libit_static.lib复制到该目录；
5， 将LIBIT库的include目录复制到你的工程目录下。
6， 设置工程：
7， Project Settings–>C/C++，Precompiled Headers设置为Not using precompiled headers，Preprocessor的Additional include directories添加include
Project Settings–>Link, Object/library modules添加libit_static.lib, Additional library path中添加lib
二、将IplImage图像数据转化为LIBIT库矩阵形式
mat load_mat(IplImage* img)
{
int i,j;
int width=img->width;
int height=img->height;
mat m = mat_new (height, width);
for(i=0;i<height;i++)
{
for(j=0;j<width;j++)
{
m[i][j]=cvGetReal2D(img, j, i );
}
}
return m;
}
IplImage转为mat的函数:
IplImage* save_mat(mat m){int i,j;int width=mat_height(m); //矩阵列数为图像宽int height=mat_width(m); //矩阵行数为图像高
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(width,height),8,1);
for(i=0;i<width;i++){for(j=0;j<height;j++){cvSetReal2D(img, i,j,m[j][i] );}}return img;}
三,对图像进行Contourlet变换
函数默认采用9/7滤波器,若要使用其他滤波器,在contourlet.cpp更改.
IplImage* ImgCT(IplImage* src,int ct_levels){int i, j;int w, h;
ivec dfb_levels; //向量组存放每一层的方向数mat source, dest;contourlet_t *contourlet;
//转换图像为mat格式source = load_mat(src);h = mat_height(source);w = mat_width(source);dest = mat_new(w, h);
//方向数设置,考虑到速度,只分解3层,每层方向数为4dfb_levels=ivec_new(ct_levels);dfb_levels[0]=4;dfb_levels[1]=4;dfb_levels[2]=4;
contourlet = contourlet_new(ct_levels, dfb_levels);//Contourlet分解contourlet_transform(contourlet, source);//Contourlet重构contourlet_itransform(contourlet, dest);IplImage* result_img=save_mat(dest);
//释放变量contourlet_delete(contourlet);ivec_delete(dfb_levels);mat_delete(dest);mat_delete(source);
return result_img; }
contourlet的结构体已经定义了各部分系数,所以要分开处理也比较方便.
typedef struct { int ct_levels;
往往为了自己的不能失败，而处心积虑前怕狼后怕虎，
