热门搜索 :
考研考公
您的当前位置:首页正文

png格式详解

来源:东饰资讯网
我们都知道,在进行J2ME的手机应用程序开发的时候,在图片的使用上,我们可以使用PNG格式的图片(甚至于在有的手机上,我们只可以使用PNG格式的图片),尽管使用图片可以为我们的应用程序增加不少亮点,然而,只支持PNG格式的图片却又限制了我们进一步发挥的可能性(其实,应该说是由于手机平台上的处理能力有限)。 在MIDP2中,或者某些厂商(如NOKIA)提供的API中,提供了drawPixels/getPixels的方法,这些方法进一步提高了开发者处理图片的灵活性,然而,在MIDP2还未完全普及的今天,我们需要在MIDP1 .0中实现这类方法还属于异想天开,因此,为了实现更高级的应用,我们必须充分挖掘PNG的潜力。

PNG的文件结构

对于一个PNG文件来说,其文件头总是由位固定的字节来描述的:

十进制数137 80 78 71 13 10 26 10
十六进制数89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
其中第一个字节0x89超出了ASCII字符的范围,这是为了避免某些软件将PNG文件当做文本文件来处理。文件中剩余的部分由3个以上的PNG的数据块(Chunk)按照特定的顺序组成,因此,一个标准的PNG文件结构应该如下:

PNG文件标志PNG数据块……PNG数据块
PNG数据块(Chunk)

PNG定义了两种类型的数据块,一种是称为关键数据块(critical chunk),这是标准的数据块,另一种叫做辅助数据块(ancillary chunks),这是可选的数据块。关键数据块定义了4个标准数据块,每个PNG文件都必须包含它们,PNG读写软件也都必须要支持这些数据块。虽然PNG文件规范没有要求PNG编译码器对可选数据块进行编码和译码,但规范提倡支持可选数据块。

下表就是PNG中数据块的类别,其中,关键数据块部分我们使用深色背景加以区分。

PNG文件格式中的数据块数据块符号数据块名称 多数据块 可选否 位置限制 IHDR文件头数据块第一块cHRM基色和白色点数据块在PLTE和IDAT之前gAMA图像γ数据块在PLTE和IDAT之前sBIT样本有效位数据块在PLTE和IDAT之前PLTE调色板数据块在IDAT之前bKGD背景颜色数据块在PLTE之后IDAT之前hIST图像直方图数据块在PLTE之后IDAT之前tRNS图像透明数据块在PLTE之后IDAT之前oFFs(专用公共数据块)在IDAT之前pHYs物理像素尺寸数据块在IDAT之前sCAL(专用公共数据块)在IDAT之前IDAT图像数据块与其他IDAT连续tIME图像最后修改时间数据块无限制tEXt文本信息数据块无限制zTXt压缩文本数据块无限制fRAc(专用公共数据块)无限制gIFg(专用公共数据块)无限制gIFt(专用公共数据块)无限制gIFx(专用公共数据块)无限制IEND图像结束数据最后一个数据块为了简单起见,我们假设在我们使用的PNG文件中,这4个数据块按以上先后顺序进行存储,并且都只出现一次。

数据块结构

PNG文件中,每个数据块由4个部分组成,如下:

名称 字节数 说明
Length (长度)4字节指定数据块中数据域的长度,其长度不超过(231-1)字节
Chunk Type Code (数据块类型码)4字节数据块类型码由ASCII字母(A-Z和a-z)组成
Chunk Data (数据块数据)可变长度存储按照Chunk Type Code指定的数据
CRC (循环冗余检测)4字节存储用来检测是否有错误的循环冗余码
CRC(cyclic redundancy check)域中的值是对Chunk Type Code域和Chunk Data域中的数据进行计算得到的。CRC具体算法定义在ISO 3309和ITU-T V.42中,其值按下面的CRC码生成多项式进行计算:

x32+x26+x23+x22+x16+x12+x11+x10+x8+x7+x5+x4+x2+x+1

下面,我们依次来了解一下各个关键数据块的结构吧。

IHDR

文件头数据块IHDR(header chunk):它包含有PNG文件中存储的图像数据的基本信息,并要作为第一个数据块出现在PNG数据流中,而且一个PNG数据流中只能有一个文件头数据块。

文件头数据块由13字节组成,它的格式如下表所示。

图像深度: 索引彩色图像:1,2,4或8 灰度图像:1,2,4,8或16 颜色类型:0:灰度图像, 1,2,4,8或16 2:真彩色图像,8或16 3:索引彩色图像,1,2,4或8 4:带α通道数据的灰度图像,8或16 隔行扫描方法:0:非隔行扫描
域的名称 字节数 说明
Width4 bytes图像宽度,以像素为单位
Height4 bytes图像高度,以像素为单位
Bit depth1 byte真彩色图像:8或16
ColorType1 byte6:带α通道数据的真彩色图像,8或16
Comdivssion method1 byte压缩方法(LZ77派生算法)
Filter method1 byte滤波器方法
Interlace method1 byte1: Adam7(由Adam M. Costello开发的7遍隔行扫描方法)
由于我们研究的是手机上的PNG,因此,首先我们看看MIDP1.0对所使用PNG图片的要求吧:

IHDR

bKGD cHRM gAMA hIST iCCP iTXt pHYssBIT sPLT sRGB tEXt tIME tRNS zTXt

关于更多的信息,可以参考http://www.w3.org/TR/REC-png.html

PLTE

调色板数据块PLTE(palette chunk)包含有与索引彩色图像(indexed-color image)相关的彩色变换数据,它仅与索引彩色图像有关,而且要放在图像数据块(image data chunk)之前。

PLTE数据块是定义图像的调色板信息,PLTE可以包含1~256个调色板信息,每一个调色板信息由3个字节组成:

颜色字节意义
Red1 byte0 = 黑色, 255 = 红
Green1 byte0 = 黑色, 255 = 绿色
Blue1 byte0 = 黑色, 255 = 蓝色
因此,调色板的长度应该是3的倍数,否则,这将是一个非法的调色板。

对于索引图像,调色板信息是必须的,调色板的颜色索引从0开始编号,然后是1、2……,调色板的颜色数不能超过色深中规定的颜色数(如图像色深为4的时候,调色板中的颜色数不可以超过2^4=16),否则,这将导致PNG图像不合法。

真彩色图像和带α通道数据的真彩色图像也可以有调色板数据块,目的是便于非真彩色显示程序用它来量化图像数据,从而显示该图像。

IDAT

图像数据块IDAT(image data chunk):它存储实际的数据,在数据流中可包含多个连续顺序的图像数据块。

IDAT存放着图像真正的数据信息,因此,如果能够了解IDAT的结构,我们就可以很方便的生成PNG图像。

IEND

图像结束数据IEND(image trailer chunk):它用来标记PNG文件或者数据流已经结束,并且必须要放在文件的尾部。

如果我们仔细观察PNG文件,我们会发现,文件的结尾12个字符看起来总应该是这样的:

00 00 00 00 49 45 4E 44 AE 42 60 82

不难明白,由于数据块结构的定义,IEND数据块的长度总是0(00 00 00 00,除非人为加入信息),数据标识总是IEND(49 45 4E 44),因此,CRC码也总是AE 42 60 82。

实例研究PNG

为了方便大家观看,我们将图像放大:

使用UltraEdit32打开该文件,如下:00000000~00000007:

可以看到,选中的头8个字节即为PNG文件的标识。

接下来的地方就是IHDR数据块了:

00000008~00000020:

00000021~0000002F:

可选数据块sBIT,颜色采样率,RGB都是256(2^8=256)

00000030~00000062:

这里是调色板信息

00000063~000000C5:

这部分包含了pHYs、tExt两种类型的数据块共3块,由于并不太重要,因此也不再详细描述了。000000C0~000000F8:

以上选中部分是IDAT数据块

IDAT中压缩数据部分在后面会有详细的介绍。

000000F9~00000104:

IEND数据块,这部分正如上所说,通常都应该是

00 00 00 00 49 45 4E 44 AE 42 60 82

至此,我们已经能够从一个PNG文件中识别出各个数据块了。由于PNG中规定除关键数据块外,其它的辅助数据块都为可选部分,因此,有了这个标准后,我们可以通过删除所有的辅助数据块来减少PNG文件的大小。(当然,需要注意的是,PNG格式可以保存图像中的层、文字等信息,一旦删除了这些辅助数据块后,图像将失去原来的可编辑性。)

删除了辅助数据块后的PNG文件,现在文件大小为147字节,原文件大小为261字节,文件大小减少后,并不影响图像的内容。

其实,我们可以通过改变调色板的色值来完成一些又趣的事情,比如说实现云彩/水波的流动效果,实现图像的淡入淡出效果等等,在此,给出一个链接给大家看也许更直接:http://blog.csdn.net/flyingghost/archive/2005/01/13/251110.aspx,我写此文也就是受此文的启发的。

如上说过,IDAT数据块是使用了LZ77压缩算法生成的,由于受限于手机处理器的能力,因此,如果我们在生成IDAT数据块时仍然使用LZ77压缩算法,将会使效率大打折扣,因此,为了效率,只能使用无压缩的LZ77算法,关于LZ77算法的具体实现,此文不打算深究,如果你对LZ77算法的JAVA实现有兴趣,可以参考以下两个站点:

因篇幅问题不能全部显示,请点此查看更多更全内容

Top