点阵字库压缩是一件非常有趣的事情，利用更少的资源，去实现自己预期的目标，特别在空间紧张的情形下，哪怕牺牲些许性能。给大家分享一下最近的研究成果：

说明：Arial 字体， 32点阵，字符数：2815，等高模式（336K）与 W0 压缩（240K）比较，相差近 100K。

当然为了不影响显示效果，点阵字库只能是无损压缩，常见处理方式如下：

一、去除无效数据

1、优化检索表

尽量去除检索表中的空白检索信息。如编码多且不连续，可以通过分段的方式，减少空白检索信息；若编码少，可通过记录有效编码，然后根据编码建立对应的检索信息。

2、优化点阵信息

去除字符点阵中的外围白边信息。只记录有效像素区域信息，点阵越大，效果越发明显。具体可参考：BDF点阵文件格式 ，Not Fixed文件格式详解。

说明：

1、bpp = 1，size = 32，拉丁文字符。

2、注意等高与去白边的空间差异。

二、重新编码

由于考虑点阵字库其特殊性，主要对单个字符的点阵信息逐个进行重新编码压缩。处理方法：利用特殊的编码方式记录冗余数据。如下图示：

说明：

a、zip = 0，表示不压缩， zip > 0，表示压缩，不同数字表示不同的压缩方式。( 1=LZO, 2=WJG0, 3=WJG1, 4=WJG9 ）

b、若是压缩数据，需要先解压再显示。

c、压缩效率与点阵大小、位深度相关。如下图示：

注意：小点阵，不适宜压缩。

说明：

1、文件名为xxx-z.bin，表示压缩文件。

2、点阵像素越大，位深度越高，压缩效率越高。

总结：是否需要压缩，怎么压缩，完全取决于自己的应用场景。

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