In dieser Arbeit wird eines der grundlegenden Probleme des Bildverstehens, der optische Fluss, behandelt. Der optische Fluss gibt die Verschiebung eines Pixels von einem Bild zum nächsten Bild an, was einer Bewegung der Kamera oder von Gegenständen in der Realität entspricht. Der optische Fluss hat eine große Bedeutung für alle Anwendungsbereiche, in denen die Vorhersage oder Erkennung von Bewegungen wichtig ist, beispielsweise bei Fahrerassistenzsystemen im Auto. Zu Beginn wird eine Einführung in die Bildverarbeitung gegeben, sowie einer der klassischen Algorithmen zur Berechnung des optischen Flusses eingeführt, der Algorithmus von Horn und Schunck. Dieser wird im Anschluss mittels bilateraler, nicht-lokaler Komponenten erweitert, um dessen Schwächen zu beseitigen. Im Anschluss wird der neue Ansatz mit dem von Horn und Schunck auf Basis einiger Bildsequenzen evaluiert.