目的 图像显著度检测是许多图像应用的核心问题,为了能够在复杂背景下准确提取图像中前景对象的位置和尺度信息,提出一种结合区域和边界信息的图像显著度检测方法.方法 对于图像区域信息,提出一种基于图像等照度线的方法检测显著区域信息.该方法针对不同的特征(颜色、亮度和方向)提出统一的计算方法,使得不同特征下获得的显著信息具有一致的度量标准,从而方便后续多特征显著度图的融合.对于图像边界信息,采用一种结合多尺度Beltrami过滤器的全局方法检测显著边界信息.多尺度Beltrami过滤器可以显著增强图像中的边界信息.利用全局显著度检测方法对经过过滤器处理过的图像可以准确地获取图像中最为显著的边界信息.最后,由于区域和边界分别代表图像中的不同类型信息,可以直接采用线性融合方式构建最终的图像显著度图.结果 与其他9种流行图像显著度检测算法相比,本文算法无论在简单还是复杂背景下均能够较为准确地检测出图像中的显著度信息(Precision、Recall、F测试中获得的平均值为0.590 5,0.655 4,0.747 0的最高测试结果).结论 提出一种结合区域和边界信息的图像显著度检测算法,通过区域和边界信息相结合的方式实现图像中显著对象的准确检测.实验结果表明本文算法具有良好的适用性和鲁棒性,为图像中复杂背景下对象检测打下坚实基础.