C# 手动解析灰度PNG图片为Bitmap

左马盘河

问题：

当直接使用文件路径加载8位灰度PNG图片为Bitmap时，Bitmap的格式将会是Format32bppArgb，而不是Format8bppIndexed，这对一些判断会有影响，所以需要手动解析PNG的数据来构造Bitmap
步骤

1. 判断文件格式

若对PNG文件格式不是很了解，阅读本文前可以参考PNG的文件格式 PNG文件格式详解
简而言之，PNG文件头有8个固定字节来标识它，他们是

1. private static byte[] PNG_IDENTIFIER = { 0x89, 0x50, 0x4E, 0x47, 0x0D, 0x0A, 0x1A, 0x0A };

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2. 判断是否为8位灰度图

识别为PNG文件后，需要判断该PNG文件是否为8位的灰度图
在PNG的文件头标识后是PNG文件的第一个数据块IHDR,它的数据域由13个字节组成
域的名称数据字节数说明Width4 bytes图像宽度，以像素为单位Height4 bytes图像高度，以像素为单位Bit depth1 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16ColorType1 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84：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16Compression method1 byte压缩方法(LZ77派生算法)Filter method1 byte滤波器方法Interlace method1 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)这里我们看颜色深度以及颜色类型就行

1. var ihdrData = data[(PNG_IDENTIFIER.Length + 8)..(PNG_IDENTIFIER.Length + 8 + 13)];
2. var bitDepth = Convert.ToInt32(ihdrData[8]);
3. var colorType = Convert.ToInt32(ihdrData[9]);

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这里的data是表示PNG文件的byte数组，+8是因为PNG文件的每个数据块的数据域前都有4个字节的数据域长度和4个字节的数据块类型（名称）

3. 获取全部图像数据块

PNG文件的图像数据由一个或多个图像数据块IDAT构成，并且他们是顺序排列的
这里通过while循环找到所有的IDAT块

1. var compressedSubDats = new List<byte[]>();
2. var firstDatOffset = FindChunk(data, "IDAT");
3. var firstDatLength = GetChunkDataLength(data, firstDatOffset);
4. var firstDat = new byte[firstDatLength];
6. Array.Copy(data, firstDatOffset + 8, firstDat, 0, firstDatLength);
7. compressedSubDats.Add(firstDat);
9. var dataSpan = data.AsSpan().Slice(firstDatOffset + 12 + firstDatLength);
10. while (Encoding.ASCII.GetString(dataSpan[4..8]) == "IDAT")
11. {
12.     var datLength = dataSpan.ReadBinaryInt(0, 4);
13.     var dat = new byte[datLength];
14.     dataSpan.Slice(8, datLength).CopyTo(dat);
15.     compressedSubDats.Add(dat);
16.     dataSpan = dataSpan.Slice(12 + datLength);
17. }
19. var compressedDatLength = compressedSubDats.Sum(a => a.Length);
20. var compressedDat = new byte[compressedDatLength].AsSpan();
21. var index = 0;
22. for (int i = 0; i < compressedSubDats.Count; i++)
23. {
24.     var subDat = compressedSubDats[i];
25.     subDat.CopyTo(compressedDat.Slice(index, subDat.Length));
26.     index += subDat.Length;
27. }

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4. 解压DAT数据

上一步获得的DAT数据是由Deflate算法压缩后的，我们需要将它解压缩，这里使用.NET自带的DeflateStream进行解压缩
IDAT的数据流以zlib格式存储，结构为
名称长度zlib compression method/flags code1 byteAdditional flags/check bits1 byteCompressed data blocksn bytesCheck value4 bytes解压缩时去掉前2个字节

1. var deCompressedDat = MicrosoftDecompress(compressedDat.ToArray()[2..]).AsSpan();

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1. public static byte[] MicrosoftDecompress(byte[] data)
2. {
3.     MemoryStream compressed = new MemoryStream(data);
4.     MemoryStream decompressed = new MemoryStream();
5.     DeflateStream deflateStream = new DeflateStream(compressed, CompressionMode.Decompress);
6.     deflateStream.CopyTo(decompressed);
7.     byte[] result = decompressed.ToArray();
8.     return result;
9. }

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5. 重建原始数据

PNG的IDAT数据流在压缩前会通过过滤算法将原始数据进行过滤来提高压缩率，这里需要将过滤后的数据进行重建
有关过滤和重建可以参考W3组织的文档
这里定义了一个类来辅助重建
[code]    public class PngFilterByte    {        public PngFilterByte(int filterType, int row, int col)        {            FilterType = filterType;            Row = row;            Column = col;        }        public int Row { get; set; }        public int Column { get; set; }        public int FilterType { get; set; }        public PngFilterByte C { get; set; }        public PngFilterByte B { get; set; }        public PngFilterByte A { get; set; }        public int X { get; set; }        private bool _isTop;        public bool IsTop        {            get => _isTop;            init            {                _isTop = value;                if (!_isTop) return;                B = Zero;            }        }        private bool _isLeft;        public bool IsLeft        {            get => _isLeft;            init            {                _isLeft = value;                if (!_isLeft) return;                A = Zero;            }        }        public int _filt;        public int Filt        {            get => IsFiltered ? _filt : DoFilter();            init            {                _filt = value;            }        }        public bool IsFiltered { get; set; } = false;        public int DoFilter()        {            _filt = FilterType switch            {                0 => X,                1 => X - A.X,                2 => X - B.X,                3 => X - (int)Math.Floor((A.X + B.X) / 2.0M),                4 => X - Paeth(A.X, B.X, C.X),                _ => X            };            if (_filt > 255) _filt %= 256;            IsFiltered = true;            return _filt;        }        private int _recon;        public int Recon        {            get => IsReconstructed ? _recon : DoReconstruction();            init            {                _filt = value;            }        }        public bool IsReconstructed { get; set; } = false;        public int DoReconstruction()        {            _recon = FilterType switch            {                0 => Filt,                1 => Filt + A.Recon,                2 => Filt + B.Recon,                3 => Filt + (int)Math.Floor((A.Recon + B.Recon) / 2.0M),                4 => Filt + Paeth(A.Recon, B.Recon, C.Recon),                _ => Filt            };            if (_recon > 255) _recon %= 256;            X = _recon;            IsReconstructed = true;            return _recon;        }        private int Paeth(int a, int b, int c)        {            var p = a + b - c;            var pa = Math.Abs(p - a);            var pb = Math.Abs(p - b);            var pc = Math.Abs(p - c);            if (pa