基于颜色的显著性思路，还挺实用的。程明明在 CVPR2011 提的这个方法，核心就是通过颜色直方图，图像里哪些区域更“扎眼”。相比传统的特征提取，思路更轻、实现也不复杂，挺适合用来练手或改进到自己的项目里。

颜色直方图的显著性方法，关键在于全局对比度（Global Contrast）。简单说，就是看一块颜色跟整个图的颜色差得有多大，差得越多就越显眼。这一点在图像分割、关键帧提取这种场景里吃香，比如视频剪辑自动识别重点画面，就有用。

MATLAB 代码也有了，GetHC.m里面率是实现了几个步骤：颜色量化、对比度计算，再到显著性评分。你跑一跑，调几个图进去，快就能看出效果。，如果你想改成 Python 也不难，逻辑不绕。

论文原文也附上了，Global Contrast based Salient Region Detection(CVPR2011).pdf，讲得还挺系统，尤其是在颜色分布和区域差异方面的数学建模，思路清晰，值得细读一下。对搞图像视觉的来说，蛮有参考价值。

想深入一点的，可以搭配这个图像库：MSRAdatabase，多显著性检测的论文都用它当测试数据。你也可以顺带看看这份 Matlab 视觉开发指南，代码组织上有。

如果你刚好在做图像理解、视频相关的功能，这套资源推荐。研究方向偏视觉感知的话，也可以作为显著性的一个基准实现来比较算法优劣。哦对了，大图的时候注意性能，MATLAB 吃内存还是有点凶的。