如何在C++中实现Curvelet变换的usfft算法，并确保算法的高速计算效率？请提供实例代码。

Curvelet变换结合了多尺度分析和方向敏感性，非常适合处理图像中的曲线边缘和纹理。usfft算法作为一种快速傅里叶变换的变体，能够进一步提升算法的计算效率。对于希望在C++中实现这一组合算法的开发者来说，理解其工作原理和掌握关键编程技术是至关重要的。《C++实现的curvelet快速usfft算法》这一资源正好提供了这方面的深入讲解和实现细节，非常适合你的需求。

参考资源链接：[C++实现的curvelet快速usfft算法](https://wenku.csdn.net/doc/5pgev2yud8?spm=1055.2569.3001.10343)

要实现Curvelet变换中的usfft算法，首先需要了解Curvelet变换的基本原理，它是一种多方向、多尺度的几何变换，用于捕获和表示图像中的曲线奇异性。usfft则是在这一变换中用于计算快速傅里叶变换的部分，其目的在于减少计算量而不牺牲太多的准确性。
在C++中实现usfft算法时，可以利用FFTW库（Fastest Fourier Transform in the West），它是一个广泛使用的C语言编写的高效FFT库，支持多线程和缓存优化。虽然FFTW是用C语言编写的，但它提供C++接口，可以方便地在C++项目中使用。
具体到编码，你需要包含FFTW库的头文件，链接FFTW库，并利用其提供的函数来计算FFT。例如：
<pre>
#include <fftw3.h>
fftw_complex *in, *out; // 声明输入输出数组
fftw_plan p; // 声明计划

// 分配输入输出空间
in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
p = fftw_plan_dft_1d(N, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);

// 准备数据
for (int i = 0; i < N; ++i)
in[i][0] = ...; // 实部
in[i][1] = ...; // 虚部

// 执行计算
fftw_execute(p);

// 处理结果
...

// 清理
fftw_destroy_plan(p);
fftw_free(in);
fftw_free(out);
</pre>
在上述代码中，N是变换的大小，in是输入数据，out是计算结果。通过调用fftw_plan_dft_1d来创建一个计划，并通过fftw_execute来执行FFT。
由于Curvelet变换较为复杂，建议你参考《C++实现的curvelet快速usfft算法》来深入理解算法的细节，并获取完整的源代码。该资源会提供详细的算法实现和优化策略，让你能够在保证准确性的同时提升算法的计算速度。

参考资源链接：[C++实现的curvelet快速usfft算法](https://wenku.csdn.net/doc/5pgev2yud8?spm=1055.2569.3001.10343)