1. 本选题研究的目的及意义
场景图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务，其目的是将输入的场景图像自动分类到预定义的类别中。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，场景图像分类取得了显著的进展。
然而，仍然存在一些挑战，例如如何提高分类精度、降低计算复杂度、增强模型泛化能力等。
2. 本选题国内外研究状况综述
场景图像分类作为计算机视觉的重要研究方向，近年来取得了显著进展，这离不开国内外学者的深入研究。
以下将分别对国内外研究现状进行综述：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对场景图像分类问题，研究基于Matlab的算法设计与实现，并开发相应的应用程序。
1. 主要内容
1.场景图像分类算法研究:深入研究现有的场景图像分类算法，包括传统的基于特征袋模型的方法和基于深度学习的方法，分析其优缺点和适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步进行。
1.文献调研:首先，进行广泛的文献调研，了解国内外场景图像分类算法的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.算法选择与改进:根据文献调研结果，选择合适的场景图像分类算法作为基础，并针对其不足进行改进。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.算法改进:针对现有场景图像分类算法的不足，本研究将探索结合特征融合、模型集成等策略进行改进，以提高分类精度、降低计算复杂度、增强模型泛化能力。
2.Matlab平台应用:本研究将利用Matlab平台强大的图像处理工具箱和深度学习工具箱，实现所选算法，并设计和开发用户友好的图形界面，方便用户进行场景图像分类操作，并可视化分类结果。
3.实验设计:本研究将选取合适的场景图像数据集，设计科学的实验方案，对比不同算法的性能，并分析算法参数对分类结果的影响，以验证所提算法的有效性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘伟,张艳宁,彭进.改进PCANet的遥感图像场景分类[J].计算机工程与应用,2021,57(14):168-174.
2.张乐,黄春艳,姜丽.基于深度学习和迁移学习的场景图像分类[J].计算机科学,2021,48(S1):36-41.
3.张航,李俊山.融合多特征和改进SVM的场景图像分类[J].计算机工程与应用,2020,56(13):189-194.
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