摘要
场景图像分类作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
本文旨在研究基于Matlab的场景图像分类算法，分析其原理、实现方法以及应用。
首先，介绍了场景图像分类的概念、意义以及研究现状，并概述了常用的特征提取方法和分类模型。
其次，详细阐述了基于Matlab的场景图像分类算法设计，包括算法选择与改进、GUI界面设计以及算法流程设计与实现。
然后，对实验设计与结果进行了分析，包括实验数据集选择与介绍、实验环境搭建、实验结果分析以及与其他算法的比较。
最后，对算法进行了优化与改进，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：场景图像分类；Matlab；特征提取；分类模型；算法优化
随着数字图像技术的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长趋势，如何高效准确地对海量图像进行分类成为亟待解决的问题。
场景图像分类作为计算机视觉领域的重要分支，旨在将图像划分为不同的语义类别，例如城市、森林、海滩等，在城市规划、环境监测、自动驾驶等领域具有广泛的应用价值。
场景图像分类的核心任务是从图像中提取具有判别性的特征，并利用分类器进行类别预测。
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