La notion de problème inverse est maintenant devenue familière, en particulier dans les domaines de l'imagerie et de la vision par ordinateur.
Parmi ces problèmes, on trouve le débruitage, la restauration par déconvolution, la segmentation, la reconstruction 2D ou 3D en tomographie X ou en imagerie micro-onde, la reconstruction de la surface d'un objet 3D en tomographie X ou à partir de ses ombres, la reconstruction de la surface d'une scène 3D à partir de plusieurs photos satellitaires, mais aussi la construction d'une image haute résolution à partir de plusieurs images de basse résolution (super-résolution), l'estimation de mouvement dans une séquence d'images ou encore la séparation de plusieurs images mélangées par des instruments de sensibilités ou de fonctions de transfert différentes.
Tous ces sujets sont présentés dans les divers chapitres de l'ouvrage Les problèmes inverses en imagerie et en vision, tout en gardant une même méthodologie de l'inversion sous l'angle déterministe (moindres carrés, régularisation) ou probabiliste (modélisation markovienne et estimation bayésienne).