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视觉显著性检测是一种模仿人类视觉系统并从复杂场景中选择感兴趣区域的机制,为使显著性区域检测更加准确,提出了基于凸包和背景先验的图像显著性检测。首先对图像进行超像素分割,利用Harris颜色增强角点算法检测出图像的角点,绘制凸包得到目标的大致范围,并根据中心-周围算法得到凸包中心显著图;其次利用边界信息获取图像边界超像素的背景种子,并计算一个基于背景的显著性图;通过融合以上两种显著图得到最终的显著图。在现有公开的MSRA-1000图像测试数据库中进行测试,本文方法与当前几种经典的显著性检测算法进行了对