In der vorliegenden Arbeit wurde ein robuster Ansatz, bewegte Objekte zu extrahieren, entwickelt. Schwingungen der Kamera und ungenaue Daten zur Berechnung der Eigenbewegung werden toleriert. Die Motivation zur Extraktion bewegter Objekte wird am Anfang der Arbeit vorgestellt. Die verschiedenen aus der Literatur bekannten Ansaetze zur Extraktion bewegter Objekte und zur Detektion von Veraenderungen aus einer Videosequenz werden besprochen. Der Ansatz, die Eigenbewegung der Kamera zu kompensieren und Veraenderungen durch ein Differenzbild zu detektieren, wurde gewaehlt.

Das betrachtete Bild wird in der vorliegenden Arbeit als Flaeche mit konstanter Entfernung zur Kamera modelliert. Die Entfernung zu den Objektpunkten wird durch Korrelation markanter Punkte abgeschaetzt. Das aktuelle Bild wird aufgrund des vorangegangenen Bildes und der bekannten Transformationsmatrix vorhergesagt. Die Transformation wird aus den Statusinformationen der Kamera und des verwendeten Fahrzeuges berechnet. Die Modellierung der Kamera und des Fahrzeuges wird vorgestellt. Ein lineares Fehlermodell wurde eingefuehrt, um Schwingungen zu eliminieren. Durch Korrelation markanter Punkte wird ein Verschiebungsvektor berechnet, der die Praediktion verbessert. Das Differenzbild aus der verbesserten Praediktion des aktuellen Bildes und des tatsaechlichen Bildes liefert Bildpunkte, an denen eine Veraenderung stattgefunden hat. Verbleibende Stoerungen oder Fehler in der Kompensation der Eigenbewegung werden durch die Anwendung morphologischer Operatoren eliminiert.

Nun wird wie auf einer stationaeren Bildsequenz weitergearbeitet. Die detektierten Veraenderungen werden zu bewegten Objekten zusammengefasst. Eine zweite Literaturrecherche wurde betrieben, um nach geeigneten Verfahren zu suchen. Die Verfahren werden beschrieben und bewertet. Aus den vorgestellten Verfahren wurde ein Algorithmus entwickelt, Veraenderungen des Differenzbildes zu Objekten zusammenzufassen. Es wird eine Heuristik eingefuehrt, um Bereiche, die durch die Anwendung morphologischer Operationen getrennt wurden, zu einem Objekt zusammenzufassen. Zwischen allen Regionen des vorangegangenen und des aktuellen Differenzbildes wird aufgrund des Vergleiches der Flaechen der Regionen eine Korrespondenz hergestellt und der Bewegungsvektor berechnet. So ergeben sich neue Bewegungshypothesen, die mit den alten Bewegungshypothesen kombiniert werden. Sind die Bewegungshypothesen richtig, das heisst, es wird eine Veraenderung im folgenden Differenzbild an der vermuteten Stelle gefunden, so wird die Hypothese validiert und es entsteht ein bewegtes Objekt. Die extrahierten bewegten Objekte werden dann ebenfalls eingesetzt, um Bereiche des Differenzbildes zu Objekten zusammenzufassen.