Rauschreduktion in der Materialwissenschaft umfasst Methoden zur Minimierung stochastischer Störungen in Mess- und Bilddaten, etwa aus Mikroskopie, Diffraction oder Sensorsystemen. Verfahren reichen von klassischen Filtern über spektrale und waveletbasierte Ansätze bis zu Deep-Learning-Methoden. Ziel ist die Verbesserung des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses bei Erhalt relevanter Merkmale, um präzisere Quantifizierung von Gefügen, Defekten und Transportgrößen zu ermöglichen und Unsicherheiten zu senken.