Search

DIB 헤더

Search
Offset
Size
Description
14
Open
4
DIB 헤더의 크기를 의미한다.
18
Open
4
Bitmap의 가로 Pixel 수를 Signed Integer로 명시한다.
22
Open
4
Bitmap의 세로 Pixel 수를 Signed Integer로 명시한다.
26
Open
2
사용하는 Color Pane의 수를 의미하고 일반적으로 1로 설정한다.
28
Open
2
bits_per_pixel (Depth of the Image)를 의미한다. 1, 4, 8, 16, 24, 32 중 하나의 값으로 이용하는 것이 일반적이다.
30
Open
4
압축 방식을 명시한 값이다. <값> <식별자> <압축 방식> 0 BI_RGB 압축 없음 1 BI_RLE8 RLE 8-bit/pixel 2 BI_RLE4 RLE 4-bit/pixel 3 BI_FITFIELDS Huffman1D 4 BI_JPEG RLE-24 5 BI_PNG 6 BI_ALPHABITFILEDS RGBA bit field masks 11 BI_CMYK 압축 없음 12 BI_CMYKRLE8 RLE-8 13 BI_CMYKRLE4 RLE-4
34
Open
4
압축하지 않은 Bitmap 데이터의 크기를 의미한다. 파일의 크기와는 다르다. (압축 방식 0인 BI_RGB를 이용하는 경우에는 이 필드의 값이 0이 될 수 있다.)
38
Open
4
Image의 가로 해상도를 Pixels/Meter로 준 값이다. 일반적으로는 Dots Per Inch라는 DPI를 계산 한 뒤, Inch Per Meter 값인 39.3701를 곱하는 식으로 계산한다. DPI 계산 예제는 다음과 같다. 1200×18001200 \times 1800 Pixel (Dot)의 Image가 존재하고, 이를 4×64 \times 6 (단위는 Inch)의 크기로 나타내려 한다. Image는 12001200의 Pixel 높이와 18001800의 Pixel 너비라고 한다면, 이는 곧 4 Inch의 높이와 6 Inch의 너비를 의미한다. 따라서 이 때 Image는 300 DPI를 갖는다. 1800dots6inch=300dots1inch=300DPI\frac {1800 dots} {6 inch} = \frac {300 dots} {1 inch} = 300 DPI 이 때의 Pixels/Meter는 300×39.3701300 \times 39.3701이 된다.
42
Open
4
Image의 세로 해상도를 Pixels/Meter로 준 값이다. 일반적으로는 Dots Per Inch라는 DPI를 계산 한 뒤, Inch Per Meter 값인 39.3701를 곱하는 식으로 계산한다. DPI 계산 예제는 다음과 같다. 1200×18001200 \times 1800 Pixel (Dot)의 Image가 존재하고, 이를 4×64 \times 6 (단위는 Inch)의 크기로 나타내려 한다. Image는 12001200의 Pixel 높이와 18001800의 Pixel 너비라고 한다면, 이는 곧 4 Inch의 높이와 6 Inch의 너비를 의미한다. 따라서 이 때 Image는 300 DPI를 갖는다. 1800dots6inch=300dots1inch=300DPI\frac {1800 dots} {6 inch} = \frac {300 dots} {1 inch} = 300 DPI 이 때의 Pixels/Meter는 300×39.3701300 \times 39.3701이 된다.
46
Open
4
팔레트가 갖고 있는 색의 수로 2n2^n 형태의 값을 갖는다.
50
Open
4
중요한 색의 수를 명시한다. 모든 색이 중요한 경우에는 0으로 사용하는데, 대체적으로 무시하는 필드이다.
COUNT11