Android图片压缩加密上传 JPEG压缩算法解析

1. 概述

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  咱们在开发的过程当中，确定不少项目都须要上传图片文件，咱们每每都是直接上传，相信不少都并未对其作过压缩。固然不少哥们估计也在这方面费劲心思，每每都是采用google提供好的BitmapFactory,可是效果不太理想，若是以为还行那请把3M的图片压缩到30K或者更小试试看看效果，这里考你们一个常常问到的面试题：一张 421x633 的 PNG 图片，我把它放到 drawable-xhdpi 目录下，在红米NOTE3上加载，占用内存是多少？

  为何要压缩图片而后再上传这个就不用说了，十张5M的图片直接上传到服务器想一想都以为可怕，那为何咱们BitmapFactory压缩的图片效果并不理想呢？又或者说为何Android一张5M还比不过苹果一张500K的清晰呢？这就须要从Android的发展史开始讲起，可是你若看过BitmapFactory的NDK部分的源码就会清晰的找到这么一段代码：

static jobject doDecode(JNIEnv* env, SkStreamRewindable* stream, jobject padding,
        jobject options, bool allowPurgeable, bool forcePurgeable = false) {

    // ....省略
    float scale = 1.0f;
    // 请留意一下这个C++对象
    SkBitmap outputBitmap;

    // 判断图片是否须要缩放
    const bool willScale = scale != 1.0f;
    isPurgeable &= !willScale;
   
    // 更新options
    if (options != NULL) {
        // 设置图片最终显示出来的宽高为缩放后的宽高
        env->SetIntField(options, gOptions_widthFieldID, scaledWidth);
        env->SetIntField(options, gOptions_heightFieldID, scaledHeight);
        env->SetObjectField(options, gOptions_mimeFieldID,
                getMimeTypeString(env, decoder->getFormat()));
    }

    // ....省略

    // 建立Bitmap对象
    return GraphicsJNI::createBitmap(env, outputBitmap, javaAllocator.getStorageObj(),
            bitmapCreateFlags, ninePatchChunk, layoutBounds, -1);
}
复制代码

  上面咱们只要留意一下SkBitmap这个对象就行了，若是你可以找到doDecode这个方法而且可以看得懂里面的全部代码，那么你就能够回答出个人问题了，这里我没有详细说明对于图片压缩，我提的这个问题然并卵，但这是我面试必问的一个题目。   SkBitmap中的前缀SK你能够认为是Skia，这是google所采用的一套图片算法，为何要采用这个算法呢？图片又大，3M的图片可能还不够清晰，具体请看Skia官网。

2. JPEG压缩算法解析

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  既然咱们知道了缘由，那么咱们打算采用JPEG来压缩，后面压缩的时候你会发现内存蹭蹭的往上走，好在咱们如今手机都不是用的Android第一代了，对于这点内存仍是小Case。接下来咱们主要分析JPEG的压缩算法，若是听JPEG的发展史请自行google或者百度。目前绝大部分图片都使用了JPEG压缩技术，一般JPEG文件相对于原始图像,可以获得1/8的压缩比，反编译BAT的一些apk你会发现也在使用。

2.1 RGB转YCbCr

  图像被分割成大小为8X8的小块，这些小块在整个压缩过程当中都是单独被处理的。咱们常见的“RGB”模型，就是把颜色分解成红绿蓝三种份量，这样一张图片就能够分解成三张灰度图，数学表达上，每个8X8的图案，能够表达成三个8X8的矩阵，其中的数值的范围通常在[0,255]之间。而在JPEG压缩算法中，须要把图案转换成为YCbCr模型，这里的Y表示亮度(Luminance)，Cb和Cr分别表示绿色和红色的“色差值”。最终能够获得RGB转换为YCbCr的数学公式为：

  对于一张图片RGB能够获得三张灰度图，YCbCr也可以获得三张图片

  咱们可以发现有一张图片咱们感受比较好就是Y，而Cb和Cr基本没感受，因此咱们能够对Cr和Cb作一下处理，反正没感受能够再搞得更加没感受。这种方式就是针对数据的重要程度不一样作不一样的处理。这就是为何JPEG使用这种颜色空间的缘由。

2.2 离散余弦变换

  离散余弦变换（Discrete cosine transform），简称DCT。离散余弦变换属于傅里叶变换的另一种形式，没错，就是大名鼎鼎的傅里叶变换。傅里叶是法国著名的数学家和物理学家，他认为任何周期性的函数，均可以分解为为一系列的三角函数的组合，这个想法一开始并无获得当时科学界的认可，好比当时著名的数学家拉格朗日提出质疑，三角函数不管如何组合，都没法表达带有“尖角”的函数，一直到1822年拉格朗日死后，傅里叶的想法才正式在他的著做《热的解析理论》一书中正式发表。金子总会闪光，傅里叶变换现在普遍应用于数学、物理、信号处理等等领域，变换除了它在数学上的意义外，还有其哲学上的伟大意义，那就是，世上任何复杂的事物，均可以分解为简单的事物的组合，而这个过程只须要借助数学工具就能够了。可是当年拉格朗日的质疑是正确的，三角函数的确没法表达出尖角形状的函数，不过只要三角函数足够多，能够无限逼近最终结果。好比下面这张动图，就动态描述了一个矩形方波，是如何作傅里叶分析的。

  一些公式我就不贴了你们能够上网找找，我估计没个两年确定是看不懂的，实话说就算有个两年的数据结构和算法也不必定行，不要问我我也不行，若是是作应用开发若是没有多少时间其实不必去深究,了解就好，固然闲得不行仍是能够研究一下的。

2.3 哈弗曼编码

  对于哈弗曼编码咱们仍是有可能明白的，JPEG压缩的最后一步是对数据进行哈弗曼编码(Huffman coding)，哈弗曼几乎是全部压缩算法的基础，它的基本原理是根据数据中元素的使用频率，调整元素的编码长度，以获得更高的压缩比。   举个例子，好比下面这段数据   AABCBABBCDBBDDBAABDBBDABBBBDDEDBD   这段数据里面包含了33个字符，每种字符出现的次数统计以下

  若是咱们用咱们常见的定长编码，每一个字符都是3个bit。

  那么这段文字共须要3 x 33 = 99个bit来保存，但若是咱们根据字符出现的几率，使用以下的编码

  这段文字共须要3 x 6 + 1 x 15 + 4 x 2 + 2 x 9 + 4 x 1 = 63个bit来保存，压缩比为63%，哈弗曼编码通常都是使用二叉树来生成的，这样获得的编码符合前缀规则，也就是较短的编码不可以是较长编码的前缀，好比上面这个编码，就是由下面的这颗二叉树生成的。

  最终通过一系列的处理以及数据的量化，咱们保存长度为64的数组大概10字节就能够了，固然还能够更优只要你能想到。

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视频讲解地址：http://pan.baidu.com/s/1boUdYdL