Diese Bachelorarbeit untersucht vier verschiedene Kontrastverbesserungsalgorithmen, um deren jeweilige Vor- und Nachteile zu analysieren und deren Leistungsfähigkeit hinsichtlich einer FPGA Implementierung zu untersuchen. Im Rahmen der Untersuchung wurden zunächst theoretische Grundlagen erarbeitet und die Algorithmen detailliert beschrieben. Anschließend erfolgte eine Bewertung durch Anwendung der Verfahren mittels Python, wobei unterschiedliche Testbilder und Bewertungskriterien herangezogen wurden. Ziel war es, den Algorithmus zu identifizieren, der sowohl eine signifikante Verbesserung des Bildkontrastes ermöglicht, als auch hinsichtlich der Umsetzbarkeit in einem FPGA effizient ist. Basierend auf den Simulationsergebnissen wurde ein geeigneter Algorithmus ausgewählt und im nächsten Schritt für eine FPGA-Implementierung adaptiert. Abschließend werden die Ergebnisse der FPGA-basierten Lösung präsentiert und bewertet. Diese Arbeit liefert somit einen Beitrag zur Auswahl und Optimierung von Verfahren zur Verbesserung des Bildkontrastes im Hinblick auf deren praktische Anwendbarkeit in rechenintensiven eingebetteten Systemen.

This bachelor thesis examines four different contrast enhancement algorithms in order to

analyse their respective advantages and disadvantages and to investigate their performance

with regard to an FPGA implementation. As part of the investigation, theoretical principles

were first developed and the algorithms described in detail. An evaluation was then carried

out by applying the methods using Python, whereby different test images and evaluation

criteria were used. The aim was to identify the algorithm that both enables a significant

improvement in image contrast and is efficient in terms of feasibility in an FPGA. Based on

the simulation results, a suitable algorithm was selected and adapted for an FPGA implementation

in the next step. Finally, the results of the FPGA-based solution are presented

and evaluated. This work thus contributes to the selection and optimization of image contrast

enhancement methods with regard to their practical applicability in computationally

intensive embedded systems.