显著性检测算法常通过计算像素或像素块之间的对比度来确定显著性,但是图像背景中经常会出现特殊区域与图像其他部分也有较大的对比度,导致基于对比度的显著性检测算法无法将这部分背景区域与主要目标区分开。提出一种基于对比度与最小凸包的显著性区域检测算法。以超像素作为基本计算单位,使用Wasserstein距离衡量超像素之间的差异,通过计算超像素间的全局与局部对比度得到对比度显著图;找出图像中特征点Harris角点的最小凸包,以最小凸包几何中心为中心点,根据每个超像素与中心点的距离计算中心显著图;最后将对比度显著图与中心显著图相结合得到最终的显著图,这种算法可以有效地将背景中具有高对比度的区域区分开。在Corel和MSRA图像数据库上进行仿真实验,结果表明该文所提算法对显著区域检测的查准率、查全率等仿真评价指标相对于传统算法都有明显的提升。