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针对现有基于扩散的流形排序算法缺少利用扩散后的结果更新图结构、导致其在复杂数据集上未能充分抑制背景和丢失小尺度显著目标的问题,提出一种基于递进扩散模型的图像显著性检测。首先,采用超像素分割和流形排序相关算法构图,并进行基于伪背景种子节点的扩散,得到第一阶段显著值;其次,将上述显著值采用自适应阈值分割获得前景种子点,再进行基于前景种子节点的扩散,计算出第二阶段显著值;最后,将第二阶段显著值作为中层特征融入图的边权重计算,由此获得新的扩散矩阵,并将整体超像素点作为种子节点进行扩散,计算获得最终显著图。在