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图像的显著性检测被用来定位和提取能够获取人类视觉注意的图像区域。为了提高复杂场景下图像显著性检测的精准度,基于人类视觉注意的生物特性,位置优先、颜色优先和边界优先等高层先验知识作为查询被用于半监督学习的流形排序。通过流形结构描述的图像区域间的相关性,可得到图像各区域的显著性描述。实验结果表明,先验知识与半监督学习的结合可有效提高检测质量。