Thema der Arbeit ist die Parameterschätzung in Gaußschen Markov Feld Modellen auf einem regulären Gitter. Hierfür wird ein Markov-Chain-Monte-Carlo-Maximum-Likelihood-Schätzer hergeleitet und analysiert, wobei dieser sich gegenüber dem klassischen Verfahren als überlegen erweist. Der Schätzer basiert auf einen speziell optimierten antithetischen Gibbs-Sampler.