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Dieses Graduiertenkolleg verbindet Arbeitsgruppen, die auf Basis der an CMM entstandenen mathematischen Morphologie und der stochastischen Geometrie mathematisch fundierte, originelle L枚sungen f眉r Probleme entwickeln, sowohl aus der industriellen als auch aus der multidisziplin盲ren Forschungspraxis. Klassische morphologische Bildverarbeitung, Modellierung von Mikrostrukturen und Simulation von Materialeigenschaften werden mit modernen Forschungsfeldern wie maschinellem Lernen und Quantencomputing verkn眉pft. Den DoktorandInnen steht mit dem DFDK eine weltweit einmalige Menge an Erfahrungen, Methoden, PartnerInnen f眉r den wissenschaftlichen Austausch an der Schnittstelle zwischen Bildverarbeitung, Mathematik, Statistik und Materialwissenschaft zur Verf眉gung.