摘要：使用基于面积特征和形状特征的矩形算法可以从卫星图像中分离出民居目标,对于误识别疑似民居区域,需要进一步提取它们的纹理特征加以排除。并且需要设计旋转、放大和裁剪算子,对所有抽取目标进行大小和方向的标准化。弹性网格技术可以选取图像的多个特征行和特征列,而它们的相交把一个图像划分成多个特征子格。计算出每个子格的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的几个经典特征值形成一个特征数组,可以反映子格的局部纹理特征。所有子格的特征数组顺序组合形成一个特征向量,可以反映这个图像的全局特征。基于改进弹性网格划分和子格GLCM特征值的指纹向量能够同时表征一个图像的局部纹理特征和全局统计特征。通过与不同年代的民居样本特征指纹的相似度比较,实现了古民居的精确识别与分类。实验表明,使用矩形算法抽取出民居目标的正确率为86.9%,使用基于弹性网格划分和GLCM特征值的民居指纹算法,古民居初步分类正确率超过97.4%。

摘要：微信公众平台具有良好的信息发布接口,提供了友好的交互界面。开发者可以使用XML与微信服务器进行数据传输,调用第三方接口JSON和网络数据抓取技术提供给微信关注者许多实用的功能,用户可以通过导航查询相关信息。系统基于SS2H框架搭建,采用标准的MVC设计模式,其中Spring实现业务层,用于处理复杂的业务逻辑。Struts2作为控制层,管理所有的网络请求和功能实现。Hibernate为持久化层,用来控制和管理数据。系统提供天气查询、快递查询、音乐搜索、历史上的今天查询、电影查询等功能。随着微信接口的不断完善和个性化定制功能的增加,微信平台的应用会逐渐普及。