Wince/VC高效PNG贴图，自定义Alpha算法

工做中，作一些炫点的界面都须要用到PNG图片，Wince里面微软也提供了PNG图片的支持，不过Alpha的混合速度比较慢，因此本身实现了一个Alpha的混合运算接口，通过测试，要比微软AlphaBlend快四、5倍。固然Alpha混合的方法也适合window下的VC使用。下面有测试的数据。

原创博文，须要转载，请标明出处：http://www.cnblogs.com/mythou/p/3150396.html

 

一、建立兼容32位位图。

    通常界面贴图，咱们都是使用微软的兼容DC和兼容位图进行处理。不过这里我须要建立一张32位的设备无关位图。（有关DIB位图相关知识，不了解的能够百度一下，这是和兼容位图对应的一种位图格式。这里就很少说了）。

/*
*hDC:兼容的DC指针
*nWidth：须要建立DIB位图宽
*nHeight：建立位图高
*pBitmapData:这是我本身定义的数据类型，就是一个unsigned char * 类型
*/

HBITMAP CPngBitBlt::Create32Bitmap(HDC hDC, int nWidth, int nHeight,HBMDC &pBitmapData) { if(hDC == NULL) { return NULL; } if(nWidth==0 || nHeight==0) { return NULL; } BITMAPINFO *pbinfo = new BITMAPINFO; if(!pbinfo) { return NULL; } ZeroMemory(pbinfo, sizeof(BITMAPINFO)); pbinfo->bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER); pbinfo->bmiHeader.biWidth = nWidth; pbinfo->bmiHeader.biHeight = -nHeight;//位图翻转
    pbinfo->bmiHeader.biPlanes = 1; pbinfo->bmiHeader.biBitCount = 32;//32位位图
 BYTE* lpBitmapBits = NULL; HBITMAP hDIBmp = CreateDIBSection(hDC, pbinfo, DIB_RGB_COLORS, (void **)&lpBitmapBits, NULL, 0); pBitmapData = lpBitmapBits; delete pbinfo; if(hDIBmp == NULL) { return NULL; } return hDIBmp; }

上面的函数是建立一张指定大小的DIB位图，并且返回这张位图的数据指针（指向位图数据的首指针）。

这张位图，通常就是用来当作背景位图，咱们通常贴图使用的双缓冲方式，须要先后两张位图，这个DIB位图就是用作内存DC的位图。

 

二、加载PNG图片

PNG图片加载，这里仍是使用微软的IImage解码PNG图片，使用过pnglib解码库，实际解码速度还比不上IImage，也多是我编译的libpng库没有作优化吧。因此暂时放弃使用libpng。后续有时间会研究一下libpng解码的原理和嵌入式上优化方式。Android上也是使用libpng解码png，因此解码速度应该仍是能够的，不过估计须要作一些嵌入式平台的化，比较大部分嵌入式平台机器CPU主频都不高，（如今的手机例外 -_-！）,我工做接触的通常也就400M到800M的范围。下面是解码部分代码，主要是从IImage解码PNG图片，而后把PNG图片构造一个DIB位图，获取一个能够操做图片的指针。

BOOL CImageData::LoadImageFromFile(const TCHAR *fileName) { // 参数有效性
    if (fileName == NULL) { return FALSE; } // 建立COM实例
    HRESULT hr = NULL; if(FAILED(hr = ::CoCreateInstance(CLSID_ImagingFactory,NULL,CLSCTX_INPROC_SERVER,IID_IImagingFactory,(void**) &m_pImagingFactory))) { return FALSE; }// 从文件中建立图片
    if(FAILED(hr = m_pImagingFactory->CreateImageFromFile(fileName, &m_pImage))) { return FALSE; } // 获得图片信息
    if(FAILED(hr = m_pImage->GetImageInfo(&m_ImageInfo))) { return FALSE; } // 获取原始数据
    if (ReadImageData() == FALSE) { return FALSE; } 　　//......// 成功得到图片信息
    return TRUE; }

BOOL CImageData::ReadImageData() { // 用于返回结果
    BOOL bRet = TRUE; // 参数有效性
    if (m_pImage==NULL || m_pImagingFactory==NULL) { return FALSE; } // 取得图片原始数据
    RECT rect = {0, 0, m_ImageInfo.Width, m_ImageInfo.Height}; BitmapData bitmapData; bitmapData.Width = m_ImageInfo.Width; bitmapData.Height = m_ImageInfo.Height; bitmapData.PixelFormat = m_ImageInfo.PixelFormat; IBitmapImage *pBitmapImage = NULL; m_pImagingFactory->CreateBitmapFromImage(m_pImage, m_ImageInfo.Width, m_ImageInfo.Height, PIXFMT_32BPP_ARGB, InterpolationHintDefault, &pBitmapImage); pBitmapImage->LockBits(&rect, ImageLockModeRead, PIXFMT_32BPP_ARGB, &bitmapData); // 释放旧数据
    if (m_pImgDataBuf != NULL) { delete[] m_pImgDataBuf; m_pImgDataBuf = NULL; } // 申请新空间
    bRet = TRUE; m_pImgDataBuf = new unsigned char[m_ImageInfo.Width * m_ImageInfo.Height * 4]; if (m_pImgDataBuf == NULL) { bRet = FALSE; goto ERROR_END_FUNCTION; } // 拷贝数据
    bRet = TRUE; memcpy(m_pImgDataBuf, bitmapData.Scan0, m_ImageInfo.Width * m_ImageInfo.Height * 4); ERROR_END_FUNCTION: pBitmapImage->UnlockBits(&bitmapData); pBitmapImage->Release(); return bRet; }

 

上面主要m_pImgDataBuf 就是一个Byte *的指针，一个指向PNG图片数据的起始指针。咱们利用这个指针就能够操做咱们刚刚解码的PNG图片的数据。

 

三、Alpha混合

首先说说Alpha混合，Alpha是指PNG图片的透明度，通常咱们使用PNG图片就是为了能够有半透明的显示效果，大部分比较炫的界面，都有这些半透明特效使用，Alpha就是指定图片的透明度，通常图片的透明度咱们能够分为两种。

第一：整张图片的Alpha值，图片每一个像素使用同一个Alpha值。

第二：每一个像素使用独立的Alpha值。

对于32位的PNG图片来讲，每一个像素值，都保存了本身的Alpha值，32位PNG的像素格式：ARGB8888就是，每一个值都是一个8位值。

Alpha混合的基本公式以下：AlphaResult = ALPHA * srcPixel + ( 1 - ALPHA ) * destPixel  

下面给出一个Alpha的混合算法例子。

//支持自定义Alpha
//pBackDSSrcBmp:咱们背景DIB位图的数据指针，也就是上面建立的DIB位图返回的指针pBitmapData
//m_ImgDataBuf:上面解码图片，获取的须要显示的PNG图片的数据指针

//支持自定义Alpha
void CImageData::DrawImage(HBMDC pBackDCSrcBmp, const int DstX, const int DstY, const int Alpha, DWORD DstBMPWidth)
{
    //进行Alpha混合运算    
    BYTE btAlphaSRC = 0;
    DWORD iSrcPos = 0;
    int iDstPos = 0;

    for(DWORD i=0; i<m_ImageHeigh; i++)
    {
        DWORD SrcData = (i+DstY)*DstBMPWidth + DstX;
        DWORD DstData = i*m_ImageWidth;
        for(int j=0;  j<m_ImageWidth; j++)
        {
            // 计算源图像数据索引和像素点ALPHA
            iSrcPos = (SrcData + j) << 2;
            iDstPos = (DstData + j) << 2;    
            btAlphaSRC = m_pImgDataBuf[iDstPos+3];
            btAlphaSRC = btAlphaSRC*Alpha >> 8;

            //ALPHA混合基本公式result = ALPHA * srcPixel + ( 1 - ALPHA ) * destPixel        
            pBackDCSrcBmp[iSrcPos] += (btAlphaSRC*(m_pImgDataBuf[iDstPos]-pBackDCSrcBmp[iSrcPos]) >> 8);
            pBackDCSrcBmp[iSrcPos+1] += (btAlphaSRC*(m_pImgDataBuf[iDstPos+1]-pBackDCSrcBmp[iSrcPos+1]) >> 8);
            pBackDCSrcBmp[iSrcPos+2] += (btAlphaSRC*(m_pImgDataBuf[iDstPos+2]-pBackDCSrcBmp[iSrcPos+2]) >> 8);
        }            
    }
}

背景图和须要显示的PNG图片，两张图片对应像素值，根据Alpha混合混合，就能够获得最终的图片，这个就是整个显示过程。

这里的方法不单单针对PNG图片，其实对于jpg和bmp也是有效的，只是这两种图片，通常是不包含alpha信息的，因此只能控制整张图片的透明度，而不能控制每一个像素的透明度。

上面的运算公式通过一些处理，主要是减小运算和减小乘除法的使用，比较cpu运行乘除法比不上加减法。

下面是我本身测试的数据结果：

这个是我在一台主频是600M的CPU上面运行的速度对比，速度单位是毫秒，能够对比，使用本身的Alpha混合要比微软的AlpBlend快很多，特别是针对大图片来讲。

查过一些资料，大部分人的观点是微软的AlphaBlend里面处理过多的异常处理和对图片伸缩进行操做，致使比较慢。

有须要朋友能够本身根据我上面说的封装一个png贴图类，我前面写了一篇使用微软ALphBlend贴图的文章，里面给出了完整代码。

这个自定义的方法，代码比较多，我就不贴出来的。

微软AlphaBlend贴图类：http://www.cnblogs.com/mythou/archive/2013/06/13/3133606.html

 若是有须要的朋友能够根据本身状况封装不一样的接口处理，若是有不了解地方，能够留言。

 

 

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