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针对数字图像显著性检测过程中对超像素的分割及相应显著值的计算不准确问题,提出了一种基于水平集超像素和贝叶斯框架的数字图像显著性检测和更新算法.首先,对基于灰度不均匀的水平集方法的结果先进行分割合并操作,可以得到适应图像不同区域大小的水平集超像素.其次,使用图像内部与边缘超像素之间的颜色和距离差异来构建显著性图.接着,使用水平集超像素来表示显著区域,以图像边缘部分的超像素为基础,基于K均值聚类算法并在贝叶斯框架下提出三种更新算法,用来更新显著性图从而得到显著性结果;更新算法可以进一步提高显著图的准确率