敦煌壁画已经出现了变色问题，因此壁画的数字化保护工作已经迫在眉睫，本文的研究是基于这种背景下进行，通过对敦煌壁画图像的显著性区域进行提取，对其中的不感兴趣的信息进行过滤，可以极大地减少数据的处理复杂度。当前的图像显著性检测大多是基于像素点的特征对比来进行研究的，没有考虑区域尺度的显著值计算方法，也没有显著区域优先级的划分，导致无法根据图像数据度量出图像区域的重要程度。本文对敦煌壁画图像显著区域优先级提取进行研究，可以很大程度的提取出图像的最受关注的一些区域，并得到这些区域之间的显著程度划分。本文围绕着敦煌壁画文化元素区域的显著性优先级划分做了如下几方面的研究：(1)对多种图像分割方法进行类比，选择基于Mean Shift算法的图像分割方法对敦煌壁画图像进行分割处理。首先研究对比了阈值分割法、基于边缘的分割方法以及基于区域的分割方法在图像分割上的优缺点，介绍了基于Mean Shift算法的图像分割方法，确定了Mean Shift算法在图像分割中具有的优势。最后使用该方法对敦煌壁画图像进行分割处理工作。(2)设计并提出了一种敦煌壁画图像区域显著值的计算方法。分析了图像区域显著值的构成要素，分别为区域的颜色类特征、区域的形状类特征以及区域的位置类特征。论证了这三类特征对图像区域显著值的影响和作用，选取了这三类特征中的比较有代表性的特征作为计算图像区域显著值的因子，并给出了计算公式。(3)设计并提出了一种敦煌壁画图像显著区域转移方法。在计算了图像各区域的显著值之后，选取其中显著值最大的区域作为转移函数的起点，使用转移函数计算转移的下一个显著区域，直至转移终止，找出图像中所有显著的区域，并标记它们的优先级。该转移函数主要作用为对图像进行显著性优先级的划分，能够在一定程度上模拟人的视觉注意转移机制。(4)实现了敦煌壁画图像文化元素区域的显著性优先级划分。在对敦煌壁画图像进行分割后，使用本文提出的图像区域显著值计算方法计算每个分割区域的显著值，根据提出的图像区域显著性转移函数得到敦煌壁画图像文化元素区域的显著性优先级划分。本文对敦煌壁画图像的显著性优先级划分进行研究，在敦煌壁画本身数据的复杂性比较大的情况下，能够更好地分析这些结构模式随时间的变化规律，并为敦煌壁画多元数据检索提供科学依据。