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视觉显著性检测在图像分割中起着重要作用。提出一种新的检测算法,首先将图像划分成不相交的超像素集合,并以其作为结点构建闭环图;然后利用背景先验知识与流形排名方法计算图中结点的显著度,得到视觉显著图;再使用Sigmoid函数对视觉显著图进行非线性校正,抑制背景结点的显著度和增强目标结点的显著度。不同算法的对比实验表明,新算法具有更好的检测性能,更易于区分背景区域和目标区域,同时也提高了鲁棒性。