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前言
前文已经讲解过如何解析一张png图片，然而对于扫描算法里只是说明了逐行扫描的方式。其实png还支持一种隔行扫描技术，即Adam7隔行扫描算法。
优劣
使用隔行扫描有什么好处呢？如果大家有去仔细观察的话，会发现网络上有一些png图在加载时可以做到先显示出比较模糊的图片，然后逐渐越来越清晰，最后显示出完整的图片，类似如下效果：
这就是隔行扫描能带来的效果。隔行扫描一共会进行1到7次扫描，每一次都是跳着部分像素点进行扫描的，先扫描到像素点可以先渲染，每多一次扫描，图片就会更清晰，到最后一次扫描时就会扫描完所有像素点，进而渲染出完整的图片。
当然，也因为要进行跳像素扫描，整张图片会存储更多额外数据而导致图片大小会稍微变大，具体增加了什么额外数据下文会进行讲解。
生成
要导出一张基于Adam7隔行扫描的png图片是非常简单，我们可以借助Adobe的神器——PhotoShop（以下简称ps）。我们把一张普通的图片拖入到ps中，然后依次点选【文件】-【存储为Web所用的格式】，在弹出的框里选择存储为PNG-24，然后勾选交错，最后点击存储即可。
这里的交错就是只将扫描算法设为Adam7隔行扫描，如果不勾选交错，则是普通逐行扫描的png图片。
原理
Adam7隔行扫描算法的原理并不难，本质上是将一张png图片拆分成多张png小图，然后对这几张png小图进行普通的逐行扫描解析，最后将解析出来的像素数据按照一定的规则进行归位即可。
分析
在解压缩完图像数据后就要马上进行拆图。拆图并不难，就是将原本存储图像数据的Buffer数组拆分成多个Buffer数组而已。关键的问题是怎么拆，这时我们先祭上wiki上这张图：
上面这张图就说明了每次扫描需要扫描到的像素，正常来说一张基于Adam7隔行扫描的png图片是要经历7次扫描的，不过有些比较小的图片的实际扫描次数不到7次，这是因为有些扫描因为没有实际像素点而落空的原因，所以下面的讲解还是以标准的7次扫描来讲解，本质上此算法的代码写出来后，是能兼容任何大小的png图片的，因为算法本身和图片大小无关。
7次扫描，其实就回答了上面拆图的问题：要拆成7张小图。每张小图就包含了每次扫描时要归位的像素点。
以第一次扫描为例：第一次扫描的规则是从左上角（我们设定此坐标为(0,0)）开始，那么它扫描到的下一个点是同一行上一个点往右偏移8个像素，即(8,0)。以此类推，再下一个点就是(16,0)、（24,0）等。当当前行所有符合规则的点都扫描完时则跳到下一个扫描行的起点，即(8,0)，也就是说第一次扫描的扫描行也是以8个像素为偏移单位的。直到所有扫描行都已经扫描完成，我们就可以认为这次扫描已经结束，可以考虑进入第二次扫描。
我们以一张10*10大小的png图片来举例，下面每个数字代表一个像素点，数字的值代表这个点在第几次扫描时被扫描到：
按照规则，在第一次扫描时我们会扫描到4个像素点，我们把这4个像素点单独抽离出来合在一起，就是我们要拆的第一张小图：
也就是说，我们的第一张小图就是2*2大小的png图片。后面的小图大小以此类推，这样我们就能得知拆图的依据了。
拆图
上面有提到，拆图本质上就是把存放图片数据的Buffer数组进行切分，在nodejs里的Buffer对象有个很好用的方法——slice，它的用法和数组的同名方法一样。
直接用上面的例子，我们的第一张小图是2*2点png图片，在假设我们一个像素点所占的字节数是3个，那么我们要切出来的第一个Buffer子数组的长度就是2*(2*3+1)。也许就有人好奇了，为什么是乘以2*3+1而不是直接乘以2*3呢？之前我们提到过，拆成小图后要对小图进行普通的逐行扫描解析，这样解析的话每一行的第一个字节实际存放的不是图像数据，而是过滤类型，因此每一行所占用的字节需要在2*3的基础上加1。
像素归位
其他的小图拆分的方法是一样，在最后一次扫描完毕后，我们就会拿到7张小图。然后我们按照上面的规则对这些小图的像素进行归位，也就是填回去的意思。下面简单演示下归位的流程：
待到7张小图的像素全部都归位后，最后我们就能拿到一张完整的png图片了。
代码
整个流程的代码如下：
尾声
整个Adam7隔行扫描的流程大概就是这样：
前面提到基于此种扫描方式的png图片往往会更大些，这是因为图片存储了一些额外数据导致的。这里的额外数据就是指过滤类型。原本的png大图拆成小图后，扫描行的数目就会蹭蹭蹭往上涨，每个扫描行的第一个字节都是用来存储过滤类型的，所以行数增加的越多，额外数据就会越多。至于在用png图片等时候要选用哪种扫描方式等图片，就要视具体场景而定了。如果对完整代码有兴趣的同学可以戳这里。
参考资料：
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https://www.w3.org/TR/PNG/
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http://www.libpng.org/pub/png/
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https://en.wikipedia.org/wiki/Portable_Network_Graphics
