超大图片的缩放算法（撑爆内存的那种）

最近做图像处理时，在超大图的缩放上遇到了困难。阿里云OSS不支持20M以上图片的缩放。

用opencv在内存里缩放，30000x30000的png图片，占用3g+内存，有点无法接受。

于是自己调研相关算法。

以300x300的png为例，正常缩放时，是将其整个读进内存，生成300x300x4的矩阵，然后对矩阵进行缩放，再将缩放后的矩阵写成png。

png读取时，是一行一行读取的，写盘时，也是一行一行写的。这里用双立方（三次）卷积插值进行缩放，该算法用临近的16个点（4x4）进行采样。所以一边读，一边缩放，一边写，是可行的！

建立一个4行的缓冲区，每读一行，就放进缓冲区，若缓冲区中的4行可以用来缩放，就进行缩放，将缩放后的数据写进输出流，循环直到所有行读取完毕。

输入：直接复制JDK的PNGImageReader做修改，用1x1的尺寸生成Raster(不会使用这个对象中的缓冲区)，修改将像素数据写入Raster的代码，让像素数据写入Resizer。

缩放Resizer：接受读图出来的像素数据，并用双立方（三次）卷积插值进行缩放。将缩放后的行，写入输出。

输出：直接复制JDK的PNGIMageWriter做修改，使其支持一行一行写入。

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