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Die wissenschaftliche Arbeit beschäftigt sich in einem ersten Teil mit konvexen und nichtkonvexen Optimierungsmethoden für bestimmte Problemklassen. Diese Optimierungsmethoden finden insbesondere Anwendung bei der Lösung vieler grundlegender Problemstellungen im Bereich Computer Vision. Als ein Beispiel sei an dieser Stelle die Berechnung des optischen Flusses zwischen zwei Bildern genannt. Diese Verbesserungen wirken sich wiederum positiv auf zahlreiche bewegungsbasierte Ansätze aus. Der zweite Teil dieser Arbeit konzentriert sich auf solch eine Methode, die Objekte in Videos auf der Grundlage einer Bewegungsanalyse segmentiert. This work deals with theoretical and practical aspects of convex and nonconvex optimization algorithms for several classes of problems. They are applied to several (low-level) computer vision tasks. The optical flow motion estimation problem, which is among them, is a potential source for improving motion based segmentation methods. The second, more practical part of this work focuses on such an object-level motion segmentation method for videos.