本文介绍在WPF应用程序中高效处理和显示超大尺寸图片的方法与技巧，包括内存管理、图像压缩及优化建议。
在Windows Presentation Foundation (WPF) 中加载超大图片可能会遇到性能问题，因为WPF默认情况下会尝试一次性将整个图像加载到内存中，这可能导致内存溢出或显示为白色，特别是在处理20M以上的高清大图时。为了优化这种情况下的图片显示效果，我们可以采用多任务分片加载的方式来解决。
理解BitmapSource类是关键步骤之一，这是WPF用于表示图像数据的核心类。当需要加载大型图片时，可以使用BitmapSource的Create方法，并通过设置适当的Width和Height参数来创建一个缩放后的BitmapSource实例，以避免一次性加载整个大图到内存中。然而这种方法仍然可能导致内存压力过大。
接下来引入“图片拆分”技术。将大图像切割成多个小块（例如按行或列划分），然后逐个加载这些小块。这样WPF只需处理较小的数据量，从而减轻了内存负担，并且可以利用多线程并行处理来进一步提高加载速度。
在实现过程中，首先创建一个ImageSource集合用于存储每个分片的BitmapSource对象。使用BackgroundWorker或其他异步机制如Task Parallel Library (TPL)，将每个小图片的加载工作放入后台任务队列中执行。每当一个小块被成功加载后，将其添加到该集合里，并更新UI以显示已加载的部分内容。
实现步骤包括：
1. 使用System.Drawing命名空间中的Bitmap类读取原始大图像并根据需要切割成多个较小的Bitmap对象。
2. 将每个小的Bitmap转换为BitmapSource，可以使用System.Windows.Interop.Imaging.CreateBitmapSourceFromHBitmap方法完成此操作。
3. 创建一个任务队列，并通过Task.Run将每个分片加载的任务放入该队列中执行。
4. 在每次子任务完成后，将其对应的BitmapSource对象添加到集合里并更新UI以显示已加载的部分图像内容。
5. 当所有图片片段都被成功加载后，使用WriteableBitmap将这些小的BitmapSource合并起来展示完整的原始大图。
通过这种方法，在WPF应用程序中处理大型、高分辨率的照片时可以有效避免性能问题和内存溢出的情况发生。此外该技术也可以应用于其他需要大量数据或资源的应用场景如地图渲染等图像处理任务，从而提升用户体验并优化系统整体表现。
5星
