摘要：針對環境復雜的圖像組中前景和背景信息混亂、共顯性目標無法準確顯示的問題,提出一種特征融合和多重約束的圖像協同顯著性檢測算法.首先通過融合對象性概率優化的深度信息和顏色信息計算圖像間顯著性引導傳播的顯著值;然后使用深度概率指導的多重約束的背景先驗方法計算圖像內顯著值以進一步優化;將兩階段得到的顯著值進行區域性建議融合,采用最小二乘法學習得到最終的協同顯著性結果.在公共數據集上的實驗結果表明,該算法有效地利用圖像間相似性信息且抑制了背景信息,使得顯著目標更加接近真值標定結果;克服了復雜環境因素的影響,在各個實驗指標上的評估結果都有明顯提高.