在自己對影象資料進行處理的時候，會有位元組對其的問題，由於之前使用的影象大都是8bit或者是24bit，32bit的影象，使用的對其公式是（pixelwidth*channel+3）/4*4。後面也有看到有些寫法如：(width * bitCounts + 31) / 32 * 4，不是很理解原理。在網上查詢，發現有解釋的非常透澈的，下面借來用用。

1. 首先來自於這樣一個公式：(width * bitCounts / 8 + 3) / 4 * 4，該公式含義比上面的公式要容易理解一些，比如biWidth * biBitCount代表了對齊前每行的總位數，點陣圖有1位、2位、4位、8位、16位、24位、32位等，大於8位的都是8的倍數，所以biWidth * biBitCount / 8是對齊前的總位元組數，要4位元組對齊，除以4，看餘數多少，不夠多少補多少。而因為除以4的餘數只能是0、1、2、3這四種情況，0就是剛好整除不需要再補，1、2、3分別需要補3、2、1個位元組才能湊足4位元組。那麼 我們在除之前先補上3個位元組會是什麼情況呢，對於四種餘數情形，分別是餘3（3+0）、0（3+1）、1（3+2）、2（3+3），對於整數操作(width * bitCounts / 8 + 3) / 4得到的結果不會有餘數，剛好達到了我們需要補足4位元組的目的；另外再考慮能不能先補上別的數字，例如1、2，根據前面餘數情況分析，補1會漏掉餘數為1、2的情況，補2會漏掉餘數為1的情況； 再考慮補上4或者更大數字的情況，餘數為0的情形補4就多了4位元組，數字再往上就更加多餘，所以補上最大餘數剛剛合適。

2. 上面的分析對於位寬大於等於8的點陣圖已經正確，但小於8位的情況，width * bitCounts不一定是8的整數倍，所以我們先不要除以8，而是按照4位元組等於32個bit位來計算，我們看看需要補多少位使得剛好32位對齊，那麼就有公式：（width * bitCounts + n）/ 32 * 4 跟1中的分析方法相同，n應為32的最大餘數31，所以得到最終公式：（width * bitCounts + 31）/ 32 * 4。