PNG檔案結構分析(上：瞭解PNG檔案儲存格式)

前言

我們都知道，在進行J2ME的手機應用程式開發的時候，在圖片的使用上，我們可以使用PNG格式的圖片（甚至於在有的手機上，我們只可以使用PNG格式的圖片），儘管使用圖片可以為我們的應用程式增加不少亮點，然而，只支援PNG格式的圖片卻又限制了我們進一步發揮的可能性（其實，應該說是由於手機平臺上的處理能力有限）。 在MIDP2中，或者某些廠商（如NOKIA）提供的API中，提供了drawPixels/getPixels的方法，這些方法進一步提高了開發者處理圖片的靈活性，然而，在MIDP2還未完全普及的今天，我們需要在MIDP1 .0中實現這類方法還屬於異想天開，因此，為了實現更高階的應用，我們必須充分挖掘PNG的潛力。

PNG的檔案結構

對於一個PNG檔案來說，其檔案頭總是由位固定的位元組來描述的：

其中第一個位元組0x89超出了ASCII字元的範圍，這是為了避免某些軟體將PNG檔案當做文字檔案來處理。檔案中剩餘的部分由3個以上的PNG的資料塊（Chunk）按照特定的順序組成，因此，一個標準的PNG檔案結構應該如下：

PNG資料塊（Chunk）

PNG定義了兩種型別的資料塊，一種是稱為關鍵資料塊(critical chunk)，這是標準的資料塊，另一種叫做輔助資料塊(ancillary chunks)，這是可選的資料塊。關鍵資料塊定義了4個標準資料塊，每個PNG檔案都必須包含它們，PNG讀寫軟體也都必須要支援這些資料塊。雖然PNG檔案規範沒有要求PNG編譯碼器對可選資料塊進行編碼和譯碼，但規範提倡支援可選資料塊。

下表就是PNG中資料塊的類別，其中，關鍵資料塊部分我們使用深色背景加以區分。

為了簡單起見，我們假設在我們使用的PNG檔案中，這4個數據塊按以上先後順序進行儲存，並且都只出現一次。

資料塊結構

PNG檔案中，每個資料塊由4個部分組成，如下：

CRC(cyclic redundancy check)域中的值是對Chunk Type Code域和Chunk Data域中的資料進行計算得到的。CRC具體演算法定義在ISO 3309和ITU-T V.42中，其值按下面的CRC碼生成多項式進行計算：

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

下面，我們依次來了解一下各個關鍵資料塊的結構吧。

IHDR

檔案頭資料塊IHDR(header chunk)：它包含有PNG檔案中儲存的影象資料的基本資訊，並要作為第一個資料塊出現在PNG資料流中，而且一個PNG資料流中只能有一個檔案頭資料塊。

檔案頭資料塊由13位元組組成，它的格式如下表所示。

由於我們研究的是手機上的PNG，因此，首先我們看看MIDP1.0對所使用PNG圖片的要求吧：

• 在MIDP1.0中，我們只可以使用1.0版本的PNG圖片。並且，所以的PNG關鍵資料塊都有特別要求：IHDR
• 檔案大小：MIDP支援任意大小的PNG圖片，然而，實際上，如果一個圖片過大，會由於記憶體耗盡而無法讀取。
• 顏色型別：所有顏色型別都有被支援，雖然這些顏色的顯示依賴於實際裝置的顯示能力。同時，MIDP也能支援alpha通道，但是，所有的alpha通道資訊都會被忽略並且當作不透明的顏色對待。
• 色深：所有的色深都能被支援。
• 壓縮方法：僅支援壓縮方式0（deflate壓縮方式），這和jar檔案的壓縮方式完全相同，所以，PNG圖片資料的解壓和jar檔案的解壓可以使用相同的程式碼。（其實這也就是為什麼J2ME能很好的支援PNG影象的原因：））
• 濾波器方法：儘管在PNG的白皮書中僅定義了方法0，然而所有的5種方法都被支援！
• 隔行掃描：雖然MIDP支援0、1兩種方式，然而，當使用隔行掃描時，MIDP卻不會真正的使用隔行掃描方式來顯示。
• PLTE chunk：支援
• IDAT chunk：影象資訊必須使用5種過濾方式中的方式0 (None, Sub, Up, Average, Paeth)
• IEND chunk：當IEND資料塊被找到時，這個PNG影象才認為是合法的PNG影象。
• 可選資料塊：MIDP可以支援下列輔助資料塊，然而，這卻不是必須的。

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

PLTE

調色盤資料塊PLTE(palette chunk)包含有與索引彩色影象(indexed-color image)相關的彩色變換資料，它僅與索引彩色影象有關，而且要放在影象資料塊(image data chunk)之前。

PLTE資料塊是定義影象的調色盤資訊，PLTE可以包含1~256個調色盤資訊，每一個調色盤資訊由3個位元組組成：

因此，調色盤的長度應該是3的倍數，否則，這將是一個非法的調色盤。

對於索引影象，調色盤資訊是必須的，調色盤的顏色索引從0開始編號，然後是1、2……，調色盤的顏色數不能超過色深中規定的顏色數（如影象色深為4的時候，調色盤中的顏色數不可以超過2^4=16），否則，這將導致PNG影象不合法。

真彩色影象和帶α通道資料的真彩色影象也可以有調色盤資料塊，目的是便於非真彩色顯示程式用它來量化影象資料，從而顯示該影象。

IDAT

影象資料塊IDAT(image data chunk)：它儲存實際的資料，在資料流中可包含多個連續順序的影象資料塊。

IDAT存放著影象真正的資料資訊，因此，如果能夠了解IDAT的結構，我們就可以很方便的生成PNG影象。

IEND

影象結束資料IEND(image trailer chunk)：它用來標記PNG檔案或者資料流已經結束，並且必須要放在檔案的尾部。

如果我們仔細觀察PNG檔案，我們會發現，檔案的結尾12個字元看起來總應該是這樣的：

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

不難明白，由於資料塊結構的定義，IEND資料塊的長度總是0（00 00 00 00，除非人為加入資訊），資料標識總是IEND（49 45 4E 44），因此，CRC碼也總是AE 42 60 82。

例項研究PNG

以下是由Fireworks生成的一幅影象，影象大小為8*8，為了方便大家觀看，我們將影象放大：

使用UltraEdit32開啟該檔案，如下：00000000~00000007：

可以看到，選中的頭8個位元組即為PNG檔案的標識。

接下來的地方就是IHDR資料塊了：

00000008~00000020：

• 00 00 00 0D 說明IHDR頭塊長為13
• 49 48 44 52 IHDR標識
• 00 00 00 08 影象的寬，8畫素
• 00 00 00 08 影象的高，8畫素
• 04 色深，2^4=16，即這是一個16色的影象（也有可能顏色數不超過16，當然，如果顏色數不超過8，用03表示更合適）
• 03 顏色型別，索引影象
• 00 PNG Spec規定此處總為0（非0值為將來使用更好的壓縮方法預留），表示使壓縮方法(LZ77派生演算法)
• 00 同上
• 00 非隔行掃描
• 36 21 A3 B8 CRC校驗

00000021~0000002F：

可選資料塊sBIT，顏色取樣率，RGB都是256（2^8=256）

00000030~00000062：

這裡是調色盤資訊

• 00 00 00 27 說明調色盤資料長為39位元組，既13個顏色數
• 50 4C 54 45 PLTE標識
• FF FF 00 顏色0
• FF ED 00 顏色1
• …… ……
• 09 00 B2 最後一個顏色，12
• 5F F5 BB DD CRC校驗

00000063~000000C5：

這部分包含了pHYs、tExt兩種型別的資料塊共3塊，由於並不太重要，因此也不再詳細描述了。000000C0~000000F8：

以上選中部分是IDAT資料塊

• 00 00 00 27 資料長為39位元組
• 49 44 41 54 IDAT標識
• 78 9C…… 壓縮的資料，LZ77派生壓縮方法
• DA 12 06 A5 CRC校驗

IDAT中壓縮資料部分在後面會有詳細的介紹。

000000F9~00000104：

IEND資料塊，這部分正如上所說，通常都應該是

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

至此，我們已經能夠從一個PNG檔案中識別出各個資料塊了。由於PNG中規定除關鍵資料塊外，其它的輔助資料塊都為可選部分，因此，有了這個標準後，我們可以通過刪除所有的輔助資料塊來減少PNG檔案的大小。（當然，需要注意的是，PNG格式可以儲存影象中的層、文字等資訊，一旦刪除了這些輔助資料塊後，影象將失去原來的可編輯性。）

刪除了輔助資料塊後的PNG檔案，現在檔案大小為147位元組，原檔案大小為261位元組，檔案大小減少後，並不影響影象的內容。

如上說過，IDAT資料塊是使用了LZ77壓縮演算法生成的，由於受限於手機處理器的能力，因此，如果我們在生成IDAT資料塊時仍然使用LZ77壓縮演算法，將會使效率大打折扣，因此，為了效率，只能使用無壓縮的LZ77演算法，關於LZ77演算法的具體實現，此文不打算深究，如果你對LZ77演算法的Java實現有興趣，可以參考以下兩個站點：

PNG檔案結構分析(下：在手機上生成PNG檔案)

(已閱讀 次)

上面我們已經對PNG的儲存格式有了瞭解，因此，生成PNG圖片只需要按照以上的資料塊寫入檔案即可。

(由於IHDR、PLTE的結構都非常簡單，因此，這裡我們只是重點講一講IDAT的生成方法，IHDR和PLTE的資料內容都沿用以上的資料內容)

問題確實是這樣的，我們知道，對於大多數的圖形檔案來說，我們都可以將實際的影象內容對映為一個二維的顏色陣列，對於上面的PNG檔案，由於它用的是16色的調色盤（實際是13色），因此，對於圖片的對映可以如下：

(調色盤對照圖)

PNG Spec中指出，如果PNG檔案不是採用隔行掃描方法儲存的話，那麼，資料是按照行(ScanLine)來儲存的，為了區分第一行，PNG規定在每一行的前面加上0以示區分，因此，上面的影象對映應該如下：

另外，需要注意的是，由於PNG在儲存影象時為了節省空間，因此每一行是按照位(Bit)來儲存的，而並不是我們想象的位元組（Byte），如果你沒有忘記的話，我們的IHDR資料塊中的色深就指明瞭這一點，所以，為了湊成PNG所需要的IDAT，我們的資料得改成如下：

最後，我們對這些資料進行LZ77壓縮就可以得到IDAT的正確內容了。

然而，事情並不是這麼簡單，因為我們研究的是手機上的PNG，如果需要在手機上完成LZ77壓縮工作，消耗的時間是可想而知的，因此，我們得再想辦法加減少壓縮時消耗的時間。

好在LZ77也提供了無壓縮的壓縮方法（奇怪吧？），因此，我們只需要簡單的使用無壓縮的方式寫入資料就可以了，這樣雖然浪費了空間，卻換回了時間！

好了，讓我們看一看怎麼樣湊成無壓縮的LZ77壓縮塊：

其中的LEN是指資料的長度，佔用兩個位元組，對於我們的影象來說，第一個Scan Line包含了5個位元組（如第一行的0, 203, 169, 135, 101），所以LEN的值為5（位元組/行） * 8（行） = 40（位元組），生成位元組為28 00（低位元組在前），NLEN是LEN的補碼，即NLEN = LEN ^ 0xFFFF，所以NLEN的為 D7 FF，Adler32資訊為24 A7 0B A4（具體演算法見源程式），因此，按照這樣的順序，我們生成IDAT資料塊，最後，我們將IHDR、PLTE、IDAT和IEND資料塊寫入檔案中，就可以得到PNG檔案了，如圖：

（選中的部分為生成的“壓縮”資料）

至此，我們已經能夠採用最快的時間將陣列轉換為PNG圖片了。