本稿では、最小障壁距離（Minimum Barrier Distance; MBD）変換に基づく、高効率かつ強力な顕著オブジェクト検出手法を提案する。MBD変換は画素値の変動に対して頑健であり、領域抽象化を施さずに生の画素データに直接適用可能である。本研究では、正確なアルゴリズムに対して100倍の高速化を実現する近似MBD変換アルゴリズムを提示し、誤差の上限解析も併せて提供する。この高速MBD変換アルゴリズムを基盤として、提案手法は80FPSの処理速度を達成し、4つの大規模ベンチマークデータセットにおいて、同程度の速度を持つ従来手法を著しく上回るとともに、最先端の手法と同等または優れた性能を達成している。さらに、色のホワイトニングに基づく手法を導入し、外観に基づく背景性（backgroundness）の手がかりを活用する拡張版を提案した。この拡張版は性能をさらに向上させつつも、他の主要手法と比較して1桁以上の高速さを維持している。