1.信息维度不同

二维图像只包含了图像的宽度和高度信息，没有深度信息。2.5维表达虽然加入了深度信息，但是只能表示视图相关的深度信息，而不能完整表现物体的空间形状。三维表达则包含了物体的宽度、高度和深度信息，能够完整表现出物体的空间形状。

2.处理技术和应用领域不同

二维图像的处理技术包括图像处理、图像分析等，主要应用于图像识别、图像编辑等领域。2.5维表达的处理技术包括视差图、深度估计等，主要应用于物体检测、场景理解等领域。三维表达的处理技术包括三维重建、三维匹配等，主要应用于虚拟现实、三维打印等领域。

3.表达效果不同

二维图像只能表示物体的平面形状，无法表示物体的深度和立体感。2.5维表达能够表示物体的深度，但不能完整表现物体的空间形状。三维表达能够完整表现出物体的空间形状，有很强的立体感。

4.数据来源和处理难度不同

二维图像的数据来源一般来自摄像头或者图像文件，处理难度较低。2.5维表达的数据来源一般来自深度摄像头或者立体视觉系统，处理难度较高。三维表达的数据来源一般来自三维扫描仪或者多视角立体视觉系统，处理难度更高。

5.实用性和精度不同

二维图像在大多数应用场景下足够使用，但在需要深度信息或者空间形状信息的场景下可能不够准确。2.5维表达能够提供更准确的深度信息，但在需要完整空间形状信息的场景下可能不够准确。三维表达能够提供最准确的空间形状信息，但数据获取和处理的复杂度也较高。

延伸阅读

视觉表达的发展

视觉表达的技术发展反映了我们对视觉世界理解的深化。早期，人们只能通过二维图像来表达视觉信息。随着计算机技术的发展，人们开始尝试通过增加深度信息（如2.5维表达）或者完整的空间信息（如三维表达）来更准确地表达视觉信息。

每种视觉表达方式都有其特点和应用场景，也都有其局限性。例如，二维图像处理简单，但无法表达深度信息；2.5维表达能够表达深度信息，但无法完整表达空间形状；三维表达能够完整表达空间形状，但数据获取和处理复杂。

未来，随着技术的发展，我们可能会看到更多新的视觉表达方式，例如，通过增加时间维度的四维表达，或者通过增加颜色、纹理等多维度的多模态表达。这些新的视觉表达方式将使我们能够更准确、更全面地理解和表达视觉世界。