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针对自然场景图像,提出了一种快速的显著对象自动分割方法.首先,将图像从RGB颜色空间变换至HSV颜色空间,利用色调和亮度等特征获得显著度图,得到待分割对象所在的区域;然后利用改进的分水岭算法将原始图像预分割为若干子区域,将这些区域描述为超像素,使用混合高斯分布描述其特征,用于构建图切分方法的网络图,经过迭代分割之后,获得最终的显著对象.实验结果表明,该算法与人工交互的图切分算法相比,能自动获得前景和背景的先验知识,在不影响分割精度的情况下,加快了分割速度.