PNG压缩原理

1 压缩原理
要清楚 USI 的压缩原理，首先需要对图像的存储方式有一个基本的了解。USI 压缩是建立在索引色的基础上进行的。
1.1索引图与RGB图
对于PNG图像，可以分为索引（Index）图和RGB图两种，索引图只包含固定数量的颜色，而RGB图的颜色数量是不受限制的。
RGB图的每一个象素都保存一个RGB值，代表这个象素的颜色，因此，一张RGB图有多少个象素，文件中就保存多少个RGB值。
而索引图会将其固定数量的颜色，按照顺序排列起来，作为颜色的索引保存在文件头中，被称为调色板(palette)。每一个象素只保存其颜色在调色板中的索引。
如一个32色的索引图，在文件头中保存了32个颜色，索引值从0到31。图中每一个象素只记录其颜色的索引。
因此，对于一般的PNG图，索引图文件的大小总是小于RGB图的。
1.2行程压缩原理
当我们把一张索引图的所有象素（N个），按照从上到下，从左至右，即按行扫描的顺序排列起来的时候，我们得到一个队列。如果我们用1个字节来存储一个象素的索引值（调色板颜色不超过256），那么数据的大小为N字节。这段数据的格式我们表示为[I1][I2]…[In] 共N个。
在上面的队列中，可能会出现很多连续相同的索引值，最多的就是透明色。如果我们在每个索引值前用1个字节保存这个值连续出现的数量（最多可以表示256个），那数据的格式变为[C1][I1][C2][I2]…[Cm][Im]共M个。那么一张256个象素的单色图的所有数据，只需要2个字节来保存。通常，我们所需的图中总是有大片连续的颜色，包括透明色，因此按照这个格式保存的图像，其文件大小可以大大降低，这就是行程的压缩原理。
1.3USI压缩原理
如果一张索引图的颜色数为32，那么在[C1][I1][C2][I2]…[Cm][Im]格式中，I的数值都小于32，那么每个字节前3bits始终为0。为了充分利用这3bits，我们可以将C的值保存在这3bits中，这样我们的格式变为[G1][G2]….[Gk]共K个（G的高位为数量，低位为颜色索引）。这样，对于32色的图，每个字节最多可以保存8个象素的信息，对于64色的图，每个字节最多可以保存4个象素的信息，对于16色的图，每个字节最多可以保存16个象素的信息。在[G1][G2]….[Gk]这K个字节前，再加上调色板数据和其它本图的必要信息，就得到了USI格式的文件。


1.1载入文件
  private void load(String file) {
    try {
      DataInputStream din = new DataInputStream(getClass().getResourceAsStream(file));

      m_flags = din.readInt(); //格式标志

      /** 读取调色板信息 */
      m_count = din.readByte() & 0xff;   //调色板位数
      m_mask = 0xff >> (8 - m_count);   //计算 取色板索引的掩码
      int pal_count = din.readByte() & 0xff;  //调色板数量
      int pal_len = din.readByte() & 0xff;  //调色板长度 即颜色数
      m_pal = new int[pal_count][pal_len]; //初始化调色板容器
      int pal;
      //读取调色板信息
      for (int i = 0; i < pal_count; i++) {
        for (int j = 0; j < pal_len; j++) {
          pal = din.readShort() & 0xffff;
          m_pal[i][j] = (
              ( ( ( (pal & 0xF000) >>>12) * (17 << 24)) & 0xFF000000) |
              ( ( ( (pal & 0x0F00) >>>8) * (17 << 16)) & 0x00FF0000) |
              ( ( ( (pal & 0x00F0) >>>4) * (17 << 8)) & 0x0000FF00) |
              ( ( ( (pal & 0x000F) * 17)))
              );
        }
      }

      /** 读取图块信息 */
      m_modelCount = din.readShort() & 0xffff;//图块数量
      //读取图块尺寸
      if ( (m_flags & FLAG_REBUILD_SIZE) !=0) {
        //基于尺寸的转换方式
        m_rebuildWidth = din.readByte() & 0xff;
        m_rebuildHeight = din.readByte() & 0xff;
      } else if ( (m_flags & FLAG_REBUILD_MODULE)!= 0) {
        //基于动画model的转换方式
        m_models = new byte[m_modelCount * 2];
        din.read(m_models);
      }

      /** 读取像素数据 */
      m_dataSize = din.readInt();   //像素数据大小(压缩数据)
      m_data = new byte[m_dataSize];
      din.read(m_data);    //读取像素数据(压缩数据)

      //读取每个图块数据的起始偏移量
      int offset = 0;
      m_dataOffset = new int[m_modelCount];
      for (int i = 0; i < m_modelCount; i++){
        m_dataOffset[i] = offset;
        if ( (m_flags & FLAG_16BIT_4_LEN) !=0) {
          offset += din.readShort();
        } else {
          offset += din.readByte() & 0xff;
        }
      }
    } catch (Exception ex) {}
  }

1.2解压缩

  /******************************************
   * 解压缩指定图块像素数据
   * @param model_id int 图块号
   * @param pal_id int 调色板号
   * @return int[] 解压缩图块像素数据(ARPG值)
   ******************************************/
  private int[] BuildRle8bFrm(int model_id, intpal_id) {

    //计算解压后,像素数据的大小(图块W*图块H)
    int size;
    if ( (m_flags & FLAG_REBUILD_SIZE) != 0){
      size = m_rebuildWidth * m_rebuildHeight;
    } else {
      size = (m_models[model_id * 2] & 0xff)*
          (m_models[model_id * 2 + 1] & 0xff);
    }

    //初始化像素buf
    int[] m_bufB = new int[size];

    int pal[] = m_pal[pal_id];    //获取当前调色板
    int offset = m_dataOffset[model_id];  //获取压缩数据起点

    //解压缩
    int count, index, pos = 0;
    while (pos < size) {
      count = ( (m_data[offset] & 0xFF) >>m_count) + 1;
      index = pal[m_data[offset] & m_mask];
      offset++;
      while (--count >= 0) {
        m_bufB[pos++] = index;
      }
    }
    return m_bufB;
  }


  /**********************************
   * 获取指定图块Image
   * @param model_id int 图块号
   * @param pal_id int 调色板号
   * @return Image 图块Image对象
   **********************************/
  public Image GetImage(int model_id, int pal_id){

    //获得指定图块解压数据(ARPG颜色数据)
    int[] m_bufB = BuildRle8bFrm(model_id, pal_id);

    //计算图块尺寸
    int w, h;
    if ( (m_flags & FLAG_REBUILD_SIZE) != 0){
      w = m_rebuildWidth;
      h = m_rebuildHeight;
    } else {
      w = m_models[model_id * 2] & 0xff;
      h = m_models[model_id * 2 + 1] & 0xff;
    }

    //生成Image图片
    Image m_image = Image.createRGBImage(m_bufB,w, h, true);
    m_bufB = null;
    return m_image;
  }