近期在显著目标检测领域的研究开始探索利用RGB-D图像中的深度信息。在大多数方法中，深度对比度被用作主要特征。然而，由于背景区域通常存在深度变化较大的区域，这些高对比度区域容易导致误检，从而产生大量假阳性结果。为此，本文提出一种新颖的RGB-D显著性特征——局部背景包围（Local Background Enclosure, LBE）。该特征能够捕捉候选区域及其所属目标相对于背景的角方向分布特性，有效表征背景的空间结构。实验结果表明，所提方法在RGBD1000和NJUDS2000两个公开数据集上，均显著优于当前最先进的RGB-D显著性检测方法，以及仅依赖RGB图像的方法。