Eines der wichtigsten ungelosten Probleme im Bereich der elektronischen Farbbildverarbeitung stellt die Entwicklung eines umfassenden Modells fur das Farbsehverhalten des Menschen dar. Ein solches sogenanntes Farberscheinungsmodell sollte in der Lage sein, die Farbwahrnehmung fixierter Objekte in unterschiedlichsten Szenen korrekt zu beschreiben. Da das visuelle System komplexe Adaptationsmechanismen aufweist und sich standig selbst an Helligkeits- und Farbverteilungen innerhalb des Gesichtsfeldes anpasst, ist es nur bedingt mit einer elektronischen Kamera zu vergleichen. Vielmehr ist die Farberscheinung als ortliches Phanomen immer das Resultat eines komplizierten Vergleiches des fixierten Objektes mit allen in einer Szene auftretenden Farben. Die bisherigen Ansatze beschreiben die Farberscheinung entweder nur sehr unzureichend oder erfordern die Vorgabe von zusatzlichen, nicht in der Szene beobachtbaren Hilfsgrossen, welche die Leistungsfahigkeit der Modelle vom Anwender abhangig machen. Das in dieser Arbeit entwickelte Modell baut ausschliesslich auf innerhalb der jeweiligen Szene beobachtbaren farb- bzw. photometrischen Grossen auf und stellt daher ein reines Computermodell der Farberscheinung dar. Aufgrund der Form der Eingangsdaten ist es zudem sehr flexibel auf unterschiedlichste geometrische Szenenkonfigurationen anwendbar. Strukturell unterteilt sich das Modell in eine Vorverarbeitungseinheit zur Extraktion eines Merkmalsvektors in Form von regionenspezifischen Histogrammen sowie einer darauf operierenden multivariaten Abbildungseinheit zur Charakterisierung der Farberscheinung. Der Vorteil dieses Ansatzes liegt in seiner guten Parametrierbarkeit, wodurch das Modell die notwendigen Freiheitsgrade zur Anpassung an experimentelle Daten aufweist. Zur Implementation der Abbildungseinheit wurde ein an neuronalen Netzen orientiertes Funktionensystem entwickelt, welches das Einbringen von a priori Wissen zur Modellierung bekannter Farberscheinungsphanomene gestattet. Dies wird im Wesentlichen durch die Begrenzung des Modellparameterraumes erzielt, wodurch ein vorgegebenes Monotonieverhalten kunstlich erzwungen und die erforderliche Invertierbarkeit sichergestellt wird. Experimentelle Daten wurden aus umfangreichen Farbversuchen sowie aus standardisierten Datensatzen gewonnen und liegen in Form korrespondierender Farben fur komplexe Szenen sowie einfache Infeld-Umfeld-Geometrien vor. Hierauf basierend erfolgte die Optimierung der Modellparameter, fur die sich ein sogenanntes projiziertes BFGS-Verfahren als besonders leistungsfahig erwiesen hat. Verglichen mit bisherigen Modellen ergibt sich fur den neuen Ansatz eine deutliche Reduktion der Abweichungen zwischen experimentellen Werten und Modellvorhersagen, wobei die Verbesserung vor allem in der praziseren Modellierung der Helligkeits-Adaptation bzw. des Simultankontrastes begrundet ist. Insbesondere zeigt sich, dass das entwickelte Funktionensystem den antagonistischen, gegensatzlichen Einfluss einzelner Farben gut widerspiegelt. Bezuglich der Modellierung der chromatischen Adaptation ergeben sich ahnliche Resultate wie mit bisherigen Modellen, die speziell hierauf ausgerichtet sind. Im Sinne grosstmoglicher Flexibilitat gestattet das neue Modell ferner zwei unterschiedliche Varianten zur Berechnung korrespondierender Farben, die vergleichbar gute Resultate liefern. Fur die hierzu erforderlichen Modellinversionen haben sich Pegasus- bzw. Quasi-Newton-Solver als besonders zuverlassig erwiesen. Insgesamt stellt der neue Ansatz somit ein leistungsfahiges Instrumentarium zur Verfugung, um auf Basis weiterer experimenteller Daten ein allumfassendes Farberscheinungsmodell zu entwickeln.