Time-of-Flight (ToF) Kameras sind eine noch realtiv junge Technik zur Messung von Distanzen, welche neben einem großen Potenzial in vielfältigen Anwendungsbereichen auch umfangreiche Herausforderungen aufweist. Neben der eingeschränkten Messdistanz benötigen speziell die vielfältigen Messfehler eine detaillierte Betrachtung hinsichtlich ihrer ursächlichen Faktoren und der softwaremäßigen Erkennung. Eine der Kernaufgaben bei Verwendung von Tiefenbildern ist somit die Vorverarbeitung dieser Distanzdaten, an welche erst die eigentliche Analyse und Interpretation der Messdaten anschließen kann. Im Rahmen dieser Arbeit wurden ToF-Kameras hinsichtlich ihrer Messgenauigkeit und Nutzbarkeit untersucht und Werkzeuge zur Erkennung und Beseitigung limitierender Messfehler entwickelt. Auf Basis tiefengebender Kameras ist zudem ein elektronisches Auge zur Umfeldwahrnehmung für Rollatoren enstanden, welches eine weitgehende Sturz- und Unfallprophylaxe für gleichzeitig geh- und sehbehinderte Menschen ermöglicht. Ein Hauptaugenmerk liegt dabei in der Erkennung und Vermessung von Hindernissen mit erhöhter Sturzgefahr. Dazu zählen Absätze, Bordsteine und herab- sowie heraufführenden Treppen, für welche im Rahmen der vorgestellten Arbeit neuartige, realzeitfähige Bildverarbeitungsverfahren entwickelt wurden. In einem weiteren Anwendungsfall werden ToF-Kameras zur Analyse dichtgedrängter Personengruppen eingesetzt, wofür Methoden zur Personenerkennung und Objektverfolgung vorgestellt werden.