摘要：考慮到圖像分割與顯著目標(biāo)檢測(cè)兩者之間較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,本文通過一種有效的圖像分割算法對(duì)一種既有的顯著目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn).這種圖像分割算法是基于特征嵌入學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提出的,通過控制算法的相似閾值可得到多尺度的分割圖.結(jié)合這種既有的顯著目標(biāo)檢測(cè)算法,將得到的多尺度的顯著性圖利用深度特征進(jìn)行融合,形成最終的顯著性圖.三個(gè)數(shù)據(jù)集的測(cè)試結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法在多項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均優(yōu)于原算法.同時(shí),從視覺上對(duì)顯著性圖的直觀比較發(fā)現(xiàn),改進(jìn)后的檢測(cè)不但更能突出顯著目標(biāo)的整體性、一致性,同時(shí)對(duì)背景的抑制更加有效.算法的思想很簡(jiǎn)單,但改進(jìn)后的效果卻比較顯著.這表明,有效的圖像分割在一定程度上會(huì)提高顯著目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果.