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为解决现有方法过分强调局部对比度而忽略图像全局特征的问题,提出一种局部和全局特征融合的显著性检测模型。基于多种图像先验信息以及局部对比度进行显著值计算,利用多尺度融合策略得到局部显著图;利用全卷积神经网络对图像进行全局搜索估计图像像素的显著性概率,将其与局部显著图进行融合得到最终的显著图。在3个公共数据集上与5种经典方法进行对比评测,实验结果表明,该方法具有更高的F-measure和更低的MAE值。