BitmapFactory.Options 按需缩放加载这是最常用的大图加载优化方案，通过降低采样率（inSampleSize）来减少内存占用。
关键在于 BitmapFactory.Options 类的两个属性：
inJustDecodeBounds = true
true 时，调用 BitmapFactory.decode...() 方法并不会真正解码图片、分配内存，而是只会解析图片的元数据（如宽度、高度、MIME 类型）。inSampleSize
N 表示在解码时，水平和垂直方向上每 N 个像素点中只取一个点进行采样。Bitmap 对象的宽高约为原始的 1/N，占用的内存则约为原始的 1/N²。注意：为了获得最佳性能，解码器建议此值始终为 2 的幂（如 1, 2, 4, 8）。整个计算和加载过程分为三步：
第一步：仅解码边界，获取原始尺寸
将 inJustDecodeBounds 设置为 true，然后调用 BitmapFactory.decode...()。执行后，从 options 对象中即可获取图片的原始宽高 outWidth 和 outHeight。
val options = BitmapFactory.Options()
options.inJustDecodeBounds = true
BitmapFactory.decodeResource(resources, R.id.my_image, options)
val imageWidth = options.outWidth
val imageHeight = options.outHeight
第二步：计算最佳 inSampleSize
根据获取到的原始宽高和目标 View 的要求宽高（reqWidth, reqHeight），计算出一个合适的 inSampleSize。
fun calculateInSampleSize(options: BitmapFactory.Options, reqWidth: Int, reqHeight: Int): Int {
// 获取原始图片的宽高
val height = options.outHeight
val width = options.outWidth
var inSampleSize = 1
if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
val halfHeight = height / 2
val halfWidth = width / 2
// 计算最大的 inSampleSize，要求其为 2 的幂，
// 并且缩放后的宽高都大于等于目标的 reqWidth 和 reqHeight。
while ((halfHeight / inSampleSize) >= reqHeight && (halfWidth / inSampleSize) >= reqWidth) {
inSampleSize *= 2
}
}
return inSampleSize
}
第三步：使用 inSampleSize 加载缩放后的图片
将 inJustDecodeBounds 设回 false，并设置上一步计算出的 inSampleSize 值。再次调用 BitmapFactory.decode...() 方法，即可得到一个大小合适、内存占用小的 Bitmap 对象。
options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, 100, 100) // 假设目标宽高为 100x100
options.inJustDecodeBounds = false
val scaledBitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.id.my_image, options)
BitmapRegionDecoder 加载局部高清图当需要显示一张巨图（如世界地图、清明上河图）的局部时，此方案是最佳选择。
适用场景
核心原理
BitmapRegionDecoder 允许你只解码指定矩形区域（Rect）内的图像内容，并将其加载为 Bitmap，而完全无需将整张巨图加载到内存中。Bitmap 即可，内存开销极小且恒定。