有一个古老而著名的逆向问题：根据彩色图像的像素构造一组物体的三维模型。 这是一项研究视觉、几何和统计学的大工程。 这个问题的研究人员称之为多视图几何。 解决这个问题的工作需要从图像中直接恢复三维表面形状的能力，这是非常具有挑战性的。 这种能力对于文化遗产保护、生物医学影像学、视觉特效等应用领域也都具有很大的意义。
为了解决这个问题，人们使用了很多数学方法。 这其中就包括了我们熟知的高斯。 如果你读过数学史，你一定知道高斯是个什么牛人，他甚至在世界上所有的科学领域都有所涉猎。
通过高斯方法，我们就可以从一系列二维视图中构造出一个三维模型。 他的算法通过分析像素以及像素之间的关系，可以推出三维模型的形态。 通过高斯的方法，我们可以通过对视角和像素进行通用建模，将三维处理扩展到数码图像处理和计算机视觉领域。
如果你热衷于认识和学习这个逆向问题，我们推荐当代最著名的图像处理领域的书籍之一《Computer Vision: Algorithms and Applications》。 此外，我们还必须提到另一位解决逆向问题的数学家David Mumford。 实际上，他的工作是在1950年代早期，当该领域的工程师们试图从彩色图像中恢复三维表面形状时进行的。 这些解决方案通常基于几何形状的推测，但Mumford发现了另一种途径。 他使用横向连接和反向连接来模拟大脑神经元的交互方式，以非常准确的方式恢复三维形状。 他的研究于1970年代和1980年代获得了广泛的关注和认可，并为该领域的发展奠定了基础。
