在計算機視覺中，逆深度參數化是一種參數化，用于從多個圖像進行三維重建的方法，如同步定位和繪圖（SLAM）。給定一個點在三維空間中由單眼針孔相機從多個視角觀察到的點，該點位置的反深度參數化是一個6D矢量，編碼相機的光學中心的光學中心，以及該點的位置沿著穿過反深度參數化通常可以提高數值穩定性，并允許表示具有零視差的點。此外，當用反深度表示時，與觀察點的位置有關的誤差可以用高斯分布來模擬。這是應用卡爾曼濾波等假設測量誤差分布為正態的方法所需要的一個重要屬性。其主要缺點是內存消耗較大，因為點的表示維度增加了一倍。

給定的三維點{displaystylemathbf{p}=(x,y,z)}，其世界坐標在參考框架內。其世界坐標在一個參考框架內{displaystylemathbf{y}=(x_{0},y_{0},z_{0},theta,phi,rho)}，其中前五個分量編碼了xxx次觀測點的相機姿態。其中，前五個分量編碼了攝像機在xxx次觀察點時的姿態。