描述显著性检测算法的步骤。
显著性检测是一种计算机视觉算法，用于鉴别图像中最引人注目或最突出的部分。它通常由五个步骤组成：（1）特征提取，（2）分割，（3）空间归一化，（4）生成显著图，（5）后处理。

在第一步中，从输入图像中提取特征，例如颜色、纹理、边缘和形状。在第二步中，将图像分割成区域，例如物体和背景。在第三步中，对这些区域进行归一化以使它们在图像中占用相同的空间大小。在第四步中，生成一个显著性图，它突出显示最显著的区域。最后，在第五步中，可以进行后处理步骤，例如平滑显著性图。