由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大，因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈值化分割方法以在不同的显著图上进行显著区域检测并提高检测效率。利用超像素分割方法对原图像进行分割计算，计算每个超像素的平均显著度值，并用该平均值取代超像素内每个像素的原像素值更新显著图，利用新显著图的直方图将显著图二值化以确定显著目标，利用一覆盖显著目标的最小矩形区域表示检测得到的显著区域。实验结果表明，在不同的显著图上，所提算法能有效检测显著区域，在检测效果的客观度量指标和时间性能指标上均优于现有算法。