前言
在任何一个综合性网站，我们往往需要上传一些图片资料。但随着高分辨率DC的普及，上传的图片容量会很大，比如300万象素DC出来的文件基本不下600K。为了管理方便，大家可能不愿意每次都用ACDsee修改它，而直接上传到服务器。但是这种做法在客户端看来就没有那么轻松了，对于拨号上网的用户简直是一场恶梦，虽然你可以在图片区域设置wide和high！
上一篇文章中（http://www.blogjava.net/rosen/archive/2007/06/12/9940.html）我主要介绍了JPG(JEPG)、GIF、PNG图像的读取及压缩方法，遗憾的是不支持BMP图像。本文一鼓作气、再接再厉，一举解决了这个问题！
程序代码
package BMP;
import java.awt.Image;
import java.awt.Toolkit;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.MemoryImageSource;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGCodec;
import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder;
public class BMPReader{
public String Reader(){
Image image; //构造一个目标图
String result=""; //返回结果
try{
FileInputStream fs=new FileInputStream("/test.BMP");
int bflen=14;
byte bf[]=new byte[bflen];
fs.read(bf,0,bflen); //读取14字节BMP文件头
int bilen=40;
byte bi[]=new byte[bilen];
fs.read(bi,0,bilen); //读取40字节BMP信息头
// 获取一些重要数据
int nwidth=(((int)bi[7]&0xff)<<24) //源图宽度
| (((int)bi[6]&0xff)<<16)
| (((int)bi[5]&0xff)<<8)
| (int)bi[4]&0xff;
System.out.println("宽:"+nwidth);
int nheight=(((int)bi[11]&0xff)<<24) //源图高度
| (((int)bi[10]&0xff)<<16)
| (((int)bi[9]&0xff)<<8)
| (int)bi[8]&0xff;
System.out.println("高:"+nheight);
//位数
int nbitcount=(((int)bi[15]&0xff)<<8) | (int)bi[14]&0xff;
System.out.println("位数:"+nbitcount);
//源图大小
int nsizeimage=(((int)bi[23]&0xff)<<24)
| (((int)bi[22]&0xff)<<16)
| (((int)bi[21]&0xff)<<8)
| (int)bi[20]&0xff;
System.out.println("源图大小:"+nsizeimage);
//对24位BMP进行解析
if(nbitcount==24){
int npad=(nsizeimage/nheight)-nwidth*3;
int ndata[]=new int[nheight*nwidth];
byte brgb[]=new byte[(nwidth+npad)*3*nheight];
fs.read (brgb,0,(nwidth+npad)*3*nheight);
int nindex=0;
for(int j=0;j<nheight;j++){
for(int i=0;i<nwidth;i++){
ndata [nwidth*(nheight-j-1)+i]=
(255&0xff)<<24
| (((int)brgb[nindex+2]&0xff)<<16)
| (((int)brgb[nindex+1]&0xff)<<8)
| (int)brgb[nindex]&0xff;
nindex+=3;
}
nindex+=npad;
}
Toolkit kit=Toolkit.getDefaultToolkit();
image=kit.createImage(new MemoryImageSource(nwidth,nheight,
ndata,0,nwidth));
result="从BMP得到图像image";
System.out.println("从BMP得到图像image");
}else{
result="不是24位BMP，失败！";
System.out.println("不是24位BMP，失败！");
image=(Image)null;
}
fs.close(); //关闭输入流
//开始进行图像压缩（对image对象进行操作）
int wideth=image.getWidth(null); //得到源图宽
int height=image.getHeight(null); //得到源图长
BufferedImage tag=new BufferedImage(wideth/2,height/2,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
tag.getGraphics().drawImage(image,0,0,wideth/2,height/2,null); //绘制缩小后的图
FileOutputStream out=new FileOutputStream("/newfile.jpg"); //输出到文件流
JPEGImageEncoder encoder=JPEGCodec.createJPEGEncoder(out);
encoder.encode(tag); //进行JPEG编码
out.close(); //关闭输出流
}catch (Exception e){
System.out.println(e);
}
return result;
}
}
相信代码部分应该没有什么问题吧？通过以下方法，你可以得到更多的信息：
//得到压缩值
int ncompression = (((int)bi[19])<<24)
| (((int)bi[18])<<16)
| (((int)bi[17])<<8)
| (int)bi[16];
System.out.println("压缩:"+ncompression);
//象素情况
int nxpm = (((int)bi[27]&0xff)<<24)
| (((int)bi[26]&0xff)<<16)
| (((int)bi[25]&0xff)<<8)
| (int)bi[24]&0xff;
System.out.println("X-象素/米:"+nxpm);
int nypm = (((int)bi[31]&0xff)<<24)
| (((int)bi[30]&0xff)<<16)
| (((int)bi[29]&0xff)<<8)
| (int)bi[28]&0xff;
System.out.println("Y-象素/米:"+nypm);
//颜色使用情况
int nclrused = (((int)bi[35]&0xff)<<24)
| (((int)bi[34]&0xff)<<16)
| (((int)bi[33]&0xff)<<8)
| (int)bi[32]&0xff;
System.out.println("颜色使用数:"+nclrused);
int nclrimp = (((int)bi[39]&0xff)<<24)
| (((int)bi[38]&0xff)<<16)
| (((int)bi[37]&0xff)<<8)
| (int)bi[36]&0xff;
System.out.println("颜色显要:"+nclrimp);
int nplanes = (((int)bi[13]&0xff)<<8) | (int)bi[12]&0xff;
System.out.println("位面:"+nplanes);
//信息头中的图像大小
int nbisize = (((int)bi[3]&0xff)<<24)
| (((int)bi[2]&0xff)<<16)
| (((int)bi[1]&0xff)<<8)
| (int)bi[0]&0xff;
System.out.println("BMP信息头大小:"+nbisize);
//文件大小及种类
int nsize=(((int)bf[5]&0xff)<<24)
| (((int)bf[4]&0xff)<<16)
| (((int)bf[3]&0xff)<<8)
| (int)bf[2]&0xff;
System.out.println("文件种类:"+(char)bf[0]+(char)bf[1]);
System.out.println("文件大小:"+nsize);
后记
可以通过变量nbitcount来判断是否是8位位图并作出相应处理。限于目前24位位图应用较为广泛，所以没有写出相应代码，如有需要可查阅Jeff West与John D.Mitchell之著作《How to read 8- and 24-bit Microsoft Windows bitmaps in Java applications》。
在此，我谨慎的表示：因为位图（BMP）没有经过压缩，所以对于源图的容量几乎没有限制，不会出现内存不足的情况。
在写这篇文章时我只进行了9M左右BMP的读取，其实大家有兴趣的话可以利用50M左右的TIF图转换为BMP（几乎还是50M）来做试验。并欢迎上来指正。
请注意！引用、转贴本文应注明原作者：Rosen Jiang 以及出处：http://www.blogjava.net/rosen