显著性目标检测在图像和视频压缩、伪装物体检测、医学图像分割等领域具有重要作用.随着深度传感器和光场技术的广泛应用,深度图像和光场数据等场景几何信息开始应用于显著性目标检测,可提升模型在复杂场景下的性能,由此学者们提出一系列基于场景几何信息的显著性目标检测方法.文中旨在分析总结经典的基于场景几何信息的显著性目标检测方法.首先,介绍方法的基本框架及评估标准.然后,围绕多模态特征融合、多模态信息优化、网络模型轻量化三方面,分类概述和分析经典的RGB-D显著性目标检测方法和光场显著性目标检测方法.同时,详细介绍基于场景几何信息的显著性目标检测方法的工作进展.最后,讨论方法目前存在的问题,展望未来的研究方向.