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Bei der tomographische Bildrekonstruktion muss ein diskretes inverses Problem gelöst werden, wofür algebraische Methoden wie zum Beispiel ART und CG-Verfahren verwendet werden können. Dabei spielt die Regularisierung, die den Einfluss von Diskretisierungsfehler und Messdatenrauschen auf die Lösung beschränkt, eine entscheidende Rolle. Deren Einfluss auf die Bildrekonstruktion von Röntgen- und Gamma-CT-Messdaten soll untersucht werden. Dazu sind folgende Teilaufgaben zu lösen:

• Implementierung verschiedener Regularisierungsmethoden
• Anwendung der Programme auf Messdaten
• Parameterstudien um die Regularisierungsmethoden für die Messdatensätze zu optimieren.

• Programmierkenntnisse in MATLAB
• Grundkenntnisse zur numerischen Behandlung linearer Gleichungssysteme