Der optische Fluss natürlicher Szenen ist eine Kombination aus der Bewegung des Beobachters und der unabhängigen Bewegung von Objekten. Bestehende Algorithmen konzentrieren sich in der Regel entweder auf die Wiederherstellung von Bewegung und Struktur unter der Annahme einer rein statischen Welt oder auf den optischen Fluss für allgemeine, nicht eingeschränkte Szenen. Wir kombinieren diese Ansätze in einem optischen Flussalgorithmus, der eine explizite Segmentierung bewegter Objekte anhand von Erscheinungs- und physikalischen Bedingungen schätzt. In statischen Bereichen nutzen wir starke Bedingungen, um die Kamerabewegung und die 3D-Struktur der Szene über mehrere Frames gemeinsam zu schätzen. Dies ermöglicht es uns, auch die Struktur anstelle der Bewegung zu regularisieren. Unsere Formulierung verwendet ein Ebene+Parallaxe-Framework, das sogar bei kleinen Baselines funktioniert und das Schätzproblem der Bewegung auf ein eindimensionales Suchproblem reduziert, was zu genauereren Schätzungen führt. In bewegten Bereichen wird der Fluss als nicht eingeschränkt betrachtet und mit einem existierenden optischen Flussverfahren berechnet. Die resultierende Mostly-Rigid Flow (MR-Flow)-Methode erzielt Stand-of-the-Art-Ergebnisse sowohl im MPI-Sintel-Benchmark als auch im KITTI-2015-Benchmark.