Resumen

Se presenta un método de extracción de información en la estimación del ángulo de rumbo del sistema de visión. La integración de la matriz de coocurrencia de nivel de gris (GLCM) en una selección de área de interés se lleva a cabo para elegir una región adecuada que sea factible para la generación de flujo óptico. El área seleccionada se emplea para la generación de flujo óptico mediante el método Horn-Schunck. A partir del flujo óptico generado, se estima el ángulo de dirección y se mejora mediante el filtro de mediana móvil (MMF). Para comprobar la eficacia del GLCM, comparamos el resultado con otro método de estimación del flujo óptico que se genera directamente a partir de imágenes en escala de grises sin retocar. El rendimiento de GLCM se compara con el rumbo verdadero, y el error se evalúa mediante la desviación media absoluta (MAE). El resultado asegura que GLCM puede mejorar significativamente el resultado de la estimación del ángulo de rumbo del sistema de visión.

• Materias:Sensores táctiles Sensores inalámbricos Sensor inteligente Nanosensores Sensores de fibra óptica
• Subjects:Tactile sensors Wireless sensors Intelligent sensor Nanosensors Fiber optic sensors
• Palabras claves:generación de flujo óptico, glcm, flujo óptico, sistema de visión, método de estimación diferente, matriz de coocurrencia de niveles, imágenes en escala de grises sin retocar, ángulo, área, resultado
• Keywords:optical flow generation, glcm, optical flow, vision system, different estimation method, level cooccurrence matrix, untouched greyscale images, angle, area, result