本书介绍了面向不同模态图像的显著性目标检测的基本原理和研究现状，并系统总结了作者近几年在RGB单模态显著性目标检测、RGB-D/T多模态显著性目标检测以及显著性目标检测应用方面的研究成果。构建了基于类不平衡学习、深度引导多子类分类和集成式显著性分布学习的RGB单模态显著性目标检测方法，以及基于跨模态互反馈细胞自动机、模态引导多阶段注意力网络以及模态感知自适应融合网络的多模态显著性目标检测方法。最后，构建了显著性信息在水下场景识别和无人驾驶领域的应用模型。