在计算机视觉系统中，三维场景信息主要分为图像分割、目标检测、物体跟踪等，各类计算机视觉应用，提供了更多的深度图像。作为一种普遍的三维场景，信息表达方式得到了广泛的应用。深度图像的每个像素度值，都可用于表征场景中，某一点距离摄像机的远近。而在获取深度图像时，相应的方法主要分为两类，被动测距传感和主动深度传感等，这也是3D传感器核心的工作原理所在。其中深度图像的像素值，将直接反映场景中物体到相机的距离。为获得最佳像素值，通常是被动测距传感和主动深度传感，两者相结合使用。
那么在进行应用时，就应该要对被动测距传感和主动深度传感等相关定义有所了解。在被动测距传感中，最常用的方法，主要是双目立体视觉，该方法可以通过两个相隔一定距离的摄像机，同时获取同一幅图像。并通过立体匹配算法，进而找到两幅图像中，相对应的像素点。根据三角原理计算出时差信息，时差信息可应用于表征场景中，物体的深度信息。不仅如此，场景深度信息，还可以通过对图像的光度特征，明暗特征进行分析，间接估值获得。
主动测距传感，主要是相比较于被动测距传感，最为明显的特征是，设备本身需要发射能量，来完成深度信息的采集，可以确保深度图像的获取，独立于彩色图像的获取。伴随着科技水平的快速发展，主动深度传感技术日益成熟，应用范围也更加广泛。例如：在点阵投影器中，就需要应用该项传感技术。随着3D传感技术的日益完善，传感技术的应用领域，也将会变得更加广泛。而为确保应用效果，明确3D传感原理，显得至关重要。
