Stochastische Rekonstruktion erzeugt digitale Mikrostrukturen, die statistische Kennwerte einer Referenz, z.B. Korngrößen-, Phasen- oder Porenverteilungen, reproduzieren. Sie verwendet Optimierungs- oder Simulationsmethoden wie Markov-Ketten-Monte-Carlo oder Random-Field-Modelle. In der Werkstoffwissenschaft ermöglicht sie virtuelle Materialproben für Struktur-Eigenschafts-Beziehungen, Unsicherheitsquantifizierung und numerische Experimente, wenn experimentelle 3D-Daten limitiert oder teuer zu gewinnen sind.