上面我们已经对PNG的存储格式有了了解，因此，生成PNG图片只需要按照以上的数据块写入文件即可。
(由于IHDR、PLTE的结构都非常简单，因此，这里我们只是重点讲一讲IDAT的生成方法，IHDR和PLTE的数据内容都沿用以上的数据内容)
问题确实是这样的，我们知道，对于大多数的图形文件来说，我们都可以将实际的图像内容映射为一个二维的颜色数组，对于上面的PNG文件，由于它用的是16色的调色板（实际是13色），因此，对于图片的映射可以如下：
(调色板对照图)
12
11
10
9
8
7
6
5
11
10
9
8
7
6
5
4
10
9
8
7
6
5
4
3
9
8
7
6
5
4
3
2
8
7
6
5
4
3
2
1
7
6
5
4
3
2
1
0
6
5
4
3
2
1
0
0
5
4
3
2
1
0
0
0
PNG Spec中指出，假如PNG文件不是采用隔行扫描方法存储的话，那么，数据是按照行(ScanLine)来存储的，为了区分第一行，PNG规定在每一行的前面加上0以示区分，因此，上面的图像映射应该如下：
0
12
11
10
9
8
7
6
5
0
11
10
9
8
7
6
5
4
0
10
9
8
7
6
5
4
3
0
9
8
7
6
5
4
3
2
0
8
7
6
5
4
3
2
1
0
7
6
5
4
3
2
1
0
0
6
5
4
3
2
1
0
0
0
5
4
3
2
1
0
0
0
另外，需要注重的是，由于PNG在存储图像时为了节省空间，因此每一行是按照位(Bit)来存储的，而并不是我们想象的字节（Byte），假如你没有忘记的话，我们的IHDR数据块中的色深就指明了这一点，所以，为了凑成PNG所需要的IDAT，我们的数据得改成如下：
0
203
169
135
101
0
186
152
118
84
0
169
135
101
67
0
152
118
84
50
0
135
101
67
33
0
118
84
50
16
0
101
67
33
0
0
84
50
16
0
最后，我们对这些数据进行LZ77压缩就可以得到IDAT的正确内容了。
然而，事情并不是这么简单，因为我们研究的是手机上的PNG，假如需要在手机上完成LZ77压缩工作，消耗的时间是可想而知的，因此，我们得再想办法加减少压缩时消耗的时间。
好在LZ77也提供了无压缩的压缩方法（希奇吧？），因此，我们只需要简单的使用无压缩的方式写入数据就可以了，这样虽然浪费了空间，却换回了时间！
好了，让我们看一看怎么样凑成无压缩的LZ77压缩块：
字节
意义
0~2
压缩信息，固定为0x78, 0xda, 0x1
3~6
压缩块的LEN和NLEN信息
压缩的数据
最后4字节
Adler32信息
其中的LEN是指数据的长度，占用两个字节，对于我们的图像来说，第一个Scan Line包含了5个字节（如第一行的0, 203, 169, 135, 101），所以LEN的值为5（字节/行） * 8（行） = 40（字节），生成字节为28 00（低字节在前），NLEN是LEN的补码，即NLEN = LEN ^ 0xFFFF，所以NLEN的为 D7 FF，Adler32信息为24 A7 0B A4（具体算法见源程序），因此，按照这样的顺序，我们生成IDAT数据块，最后，我们将IHDR、PLTE、IDAT和IEND数据块写入文件中，就可以得到PNG文件了，如图：
（选中的部分为生成的“压缩”数据）
至此，我们已经能够采用最快的时间将数组转换为PNG图片了。
生成的PNG文件：
范例(附源程序)
有效的减少PNG格式文件的大小
通过改变调色板实现类似云彩流动的效果(源程序包含在此jar文件中)
