针对自然场景图像，提出了一种快速的显著对象自动分割方法． 首先，将图像从RGB 颜色空间变换至HSV 颜色空间，利用色调和亮度等特征获得显著度图，得到待分割对象所在的区域; 然后利用改进的分水岭算法将原始图像预分割为若干子区域，将这些区域描述为超像素，使用混合高斯分布描述其特征，用于构建图切分方法的网络图，经过迭代分割之后，获得最终的显著对象． 实验结果表明，该算法与人工交互的图切分算法相比，能自动获得前景和背景的先验知识，在不影响分割精度的情况下，加快了分割速度．