图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是将图像自动归类到预定义的类别中。

近年来，稀疏编码和空间金字塔匹配作为两种有效的特征表示和分类方法，在图像分类领域受到越来越多的关注。

本文回顾了基于稀疏编码和空间金字塔匹配的图像分类研究进展。

首先，介绍了稀疏编码和空间金字塔匹配的基本概念及其在图像分类中的应用；其次，概述了相关研究现状，包括不同稀疏编码方法、空间金字塔匹配模型构建方法以及分类器设计与训练方法等；接着，对现有主要研究方法进行分析和比较，并探讨了各自的优缺点；最后，展望了未来研究方向，包括多模态特征融合、深度学习与稀疏编码和空间金字塔匹配的结合等。

关键词：图像分类；稀疏编码；空间金字塔匹配；特征提取；分类器

图像分类是计算机视觉领域的基础性问题之一，其目的是将给定的图像划分到预先定义好的类别中。

近年来，随着深度学习的快速发展，图像分类技术取得了显著的进展。

然而，传统的图像分类方法仍然具有重要的研究价值，尤其是在计算资源受限或需要可解释性的应用场景中。

稀疏编码（SparseCoding）是一种高效的特征表示方法，其基本思想是利用过完备字典中的少量基元线性组合来表示原始信号。

在图像分类中，稀疏编码可以有效地提取图像的局部特征，并具有较好的鲁棒性和抗噪性。