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深度图像是通过对三维空间深度维数据进行采集而获得的。这种采集技术也被称为深度测量（Depth Measurement）或深度感知（Depth Sensing）。按测量过程中测量仪器是否直接接触被测量物体，可以将深度测量分为接触式和非接触式两种。深度测量的具体分类如图2-19所示。
图2-19 深度测量的具体分类
最具代表的接触式深度测量仪器是坐标测量机（Coordinate Measuring Machine，CMM）。坐标测量机的探测系统一般由测头和接触式探针构成，通过探针轻微接触被测物体的表面来获得测量点的几何坐标。
由于接触式深度测量可能会对被测物体造成一定的损害，因此非接触式深度测量的应用更为广泛。在非接触式深度测量中，根据深度数据获取时是否需要对周围场景主动投射某些携带信息的信号，可以将非接触式深度测量分为被动式深度图像获取和主动式深度图像获取。
被动式深度图像获取最常用的方法是双目立体视觉法，属于立体视觉法中最基本的方法。该方法通过两个相隔一定距离的摄像机同时获取同一场景的两幅图像，先通过立体匹配算法找到这两幅图像中对应的像素点，然后根据三角原理计算视差信息，视差信息通过转换可用于表征场景中物体的深度信息。基于立体匹配算法，可以通过拍摄同一场景下不同角度的一组图像来获取该场景的深度图像。除此之外，场景的深度信息还可以通过对图像的光度特征、明暗特征等进行分析间接估算得到。通过立体匹配算法得到的视差图像虽然可以得到场景的大致三维信息，但部分像素点的视差存在较大误差。通过双目立体视觉获取视差图像的方法受限于基线长度和左右图像之间像素点的匹配精度，所获得的视差图像的范围与精度存在一定的限制。
主动式深度图像获取相较于被动式深度图像获取，最明显的特征是：设备本身需要发射能量来完成对深度信息的采集。这保证了深度图像的获取独立于彩色图像的获取。近年来，主动式深度测量在市面上的应用愈加丰富，包括结构光、激光扫描等，其深度测量方法主要是飞行时间（Time Of Flight，TOF）法和相位测量（Phase Measurement）法。
飞行时间法获取深度图像的原理是：先通过发射器对目标场景发射连续的光脉冲，然后用传感器接收目标场景中物体反射的光脉冲。通过比较发射光脉冲与经过物体反射的光脉冲的相位差，可以推算得到光脉冲之间的传输延迟，进而得到物体相对于发射器的距离，最终得到一幅深度图像。
相位测量法测量信号或光源的相位变化，以计算目标场景中物体表面的深度。通过分析相位差异，可以推断出物体表面的高度信息。常见的相位测量法包括相位移法、三步相移法等，适用于高精度的深度测量和表面形状分析。
结构光结合了飞行时间法和相位测量法来实现深度信息的获取。飞行时间法在结构光中用于测量光的传播时间，从而计算物体表面的深度。在结构光中，通常会将光源设置为脉冲光源，通过测量从光源发射到物体表面反射回来的时间，可以计算光的飞行时间，从而得到深度信息。相位测量法在结构光中扮演着重要的角色。通过分析结构光在物体表面上的相位差异，可以推断出不同点的深度差异。常见的相位测量法，如相位移法和三步相移法等可被应用于结构光中，用于计算结构光的相位变化，进而推导出深度信息。结构光适用于近距离的测量任务。
激光扫描采用飞行时间法，利用激光雷达发送信号和接收信号之间的时间间隔来计算目标场景的深度。激光雷达主要由激光发射器、激光接收器和激光检测采集3个基本部分组成。激光雷达有较高的距离分辨率和角分辨率，抗干扰能力强，可测的景深范围大。激光雷达能够精确测量目标位置，广泛应用于目标探测、识别和跟踪。由于激光雷达在强烈的太阳光下仍可以正常工作，且可以采集大景深的数据，因此它在无人驾驶领域获得了广泛的应用。在三维环境建模和SLAM定位上，激光雷达和光学多目照相机相辅相成，取得了较好的性能。但是，与高质量的彩色图像相比，激光雷达采集的深度数据是稀疏的。