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为了对各类自然场景中的显著目标进行检测，本文提出了一种将图像的深度信息引入区域显著性计算的方法，用于目标检测。首先对图像进行多尺度分割得到若干区域，然后对区域多类特征学习构建回归随机森林，采用监督学习的方法赋予每个区域特征显著值，最后采用最小二乘法对多尺度的显著值融合，得到最终的显著图。实验结果表明，本文算法能较准确地定位RGBD图像库中每幅图的显著目标。