摘要：考慮到圖像分割與顯著目標檢測兩者之間較強的關聯性,本文通過一種有效的圖像分割算法對一種既有的顯著目標檢測算法進行改進.這種圖像分割算法是基于特征嵌入學習網絡提出的,通過控制算法的相似閾值可得到多尺度的分割圖.結合這種既有的顯著目標檢測算法,將得到的多尺度的顯著性圖利用深度特征進行融合,形成最終的顯著性圖.三個數據集的測試結果表明,改進后的算法在多項評價指標上均優于原算法.同時,從視覺上對顯著性圖的直觀比較發現,改進后的檢測不但更能突出顯著目標的整體性、一致性,同時對背景的抑制更加有效.算法的思想很簡單,但改進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提高顯著目標的檢測結果.