Die Berechnung des Szenenflusses ist momentan eines der anspruchsvollsten Themen im Bereich des Maschinensehens. Viele Szenenflussverfahren verwenden eine 2D-Parametrisierung, um die 3D-Bewegung einer Szene in der Bildebene zu bestimmen. Ist die Anzahl der Kameraansichten vorab nicht bekannt, haben derartige Verfahren jedoch den Nachteil, die zusätzlichen Informationen durch weitere Ansichten nicht verwenden zu können. Die in dieser Arbeit präsentierte Szenenflussmethode, basierend auf der Arbeit von Basha et al., verwendet eine 3D-parametrisierte Punktewolke, um die Tiefe und die 3D-Bewegung an jedem Bildpunkt einer frei wählbaren Referenzkamera zu berechnen. Durch diese 3D-Parametrisierung wird eine einfache Erweiterung des Verfahrens auf eine beliebige Anzahl verschiedener Kameraansichten ermöglicht. Zusätzlich wird das vorgestellte Verfahren durch die Verwendung der Gradientenkonstanzannahme robust gegenüber Beleuchtungsunterschieden zwischen den jeweiligen Eingabebildern gemacht. In einer anschließenden Evaluation wird die Funktionstüchtigkeit dieser Konzepte untersucht und sichergestellt. Weiter wird in der Evaluation gezeigt, dass das Verfahren durch vorab kalibrierte Modellparameter immer noch vernünftige Ergebnisse in realitätsechten Szenen liefern kann.