png图片格式分析

现在j2me中能够用到的图片格式一般是png。在游戏开发中,为了得到更好的效果,我们需要对png格式的图片进行处理。下面我就png格式图片结构进行分析。

   Png图片结构

Png格式的图片一般由一些数据块组成。列表如下:

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

Png图片数据块列表

     Png格式是由四个关键数据块和一些辅助数据块组成,四个关键数据块是必需的。有了它们就可以组成一张png图片,这四个关键数据块就是:

文件头数据块(IHDR)、调色板数据块(PLTE)、图象数据块(IDAT)、图象结束数据块(IEND)。为了使图象的背景色透明,获得更好的效果,我建议还要将tRNS这个数据块加上。原来我在手机上就用四个关键数据块合成一张图片,放到手机上背景色不透明,效果不好,加上tRNS这个数据块就背景色透明。

每个png图片的数据块的结构都是一样的。结构图如下:

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。

每个数据块都是由这些数据域组成的。

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。

对于一个PNG文件来说,png图片的标志位:

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

文件头数据块由13字节组成,它的格式如下表所示。

域的名称

字节数

说明

Width

4 bytes

图像宽度,以像素为单位

Height

4 bytes

图像高度,以像素为单位

Bit depth

1 byte

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
真彩色图像:8或16

ColorType

1 byte

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
6:带α通道数据的真彩色图像,8或16

Compression method

1 byte

压缩方法(LZ77派生算法)

Filter method

1 byte

滤波器方法

Interlace method

1 byte

隔行扫描方法:
0:非隔行扫描
1: Adam7(由Adam M. Costello开发的7遍隔行扫描方法)

 

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。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

Red

1 byte

0 = 黑色, 255 = 红

Green

1 byte

0 = 黑色, 255 = 绿色

Blue

1 byte

0 = 黑色, 255 = 蓝色

因此,调色板的长度应该是3的倍数。

并不是所有的png格式的图片都有调色板数据块,真彩色图片可能就没有。

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。

上面是png格式图片的四个关键数据块, 暂时分析到这。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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