本书主要面向与机器视觉模式识别领域的学者，主要介绍了机器视觉系统的原理及设计方法，同时对显著性算法进行了研究讨论与典型算法例举。本书整体上分为两大部分，①机器视觉系统设计，²视觉显著性算法研究。本书提出一种基于图的显著性传播算法解决复杂背景下的显著性检测问题。对于RGB图像检测而言，现有的联合显著性检测模型并未考虑图像内部所隐藏的深度信息，本书在充分考虑深度信息的基础上，提出一种迭代的算法框架解决联合显著性检测问题。最后本书利用深度显著性网络与完整图上种子传播相结合的框架提取联合显著性特征，以像素级精度解决显著性目标的精确定位及目标边界模糊等问题。