显著性度量在图形图像基于内容的处理领域中起到重要的作用，本文针对二维图像和三维模型分别给出一种显著性度量，并分别给出了基于其显著性度量的一些应用．在二维图像的显著度检测中，我们利用图像像素所在面片与“其余像素”面片的差异度来度量像素的显著性，提出了一种内容敏感的图像显著度检测算法的实现；同时为了提高图像显著度的计算效率，我们限定了显著度计算中“其余像素”的计算范围，并通过在计算过程中加入直方图信息来试图减少这一步骤带来的计算损失．基于计算出的图像显著度，我们提出了一种基于显著度的双边滤波算法，即在图像重要部位减小滤波的力度以保留重要部位；以及一种基于显著度的轮廓提取算法，即在轮廓提取中去除那些不重要部位的轮廓；并用经滤波产生的图像加上提取出的轮廓实现了一种风格化绘制．针对三维几何模型，我们提出了一种模型的显著性度量方法，该方法首先基于曲面上采样顶点处局部投影高度的Gaussian加权平均双边滤波定义数字模型的表面显著性．同时利用模型的显著性度量和显著域处理技术，我们提出了一种形状调控和处理方法，该方法利用定义在模型显著域上的形状调控函数—显著域低通形状调控函数、显著域高通形状调控函数和显著域增强形状调控函数，使模型的显著特征得到有效抑制、提升和增强，实现了针对模型表面显著特征的形状调控和处理．