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Joan L. Moliner, Santiago Estaun Ferrer
El flujo óptico proporciona información sobre la aproximación de un objeto y el tiempo de llegada a un observador. Se ha postulado que el tiempo de colisión (TC) en condiciones de velocidad constante se puede extraer mediante la relación entre el ángulo subtendido por el objeto y su velocidad de expansión (Lee, 1976). A pesar de la evidencia empírica que apoya esta hipótesis, no se dispone de un modelo psicofísico adecuado que explique cómo se extraen y se combinan estas fuentes de información obtenidas del flujo óptico. En este artículo mostramos como los bordes de la imagen en expansión permiten una mayor precisión en la estimación del TC que la información proporcionada por el alejamiento de un punto de la imagen respecto al foco de flujo óptico. Los umbrales obtenidos son similares a los publicados por otros autores en tareas de elección forzada. El aumento de la precisión cuando la expansión de los bordes está disponible puede explicarse por el hecho de que maximizan el gradiente temporal de intensidad facilitando el cómputo del campo de velocidad de la imagen.
Information on the approach and time of arrival of an object can be extracted from the optic flow. It has been postulated that time-to-collision (TTC) at constant velocity can be obtained by relating the instantaneous angular subtense of the object to its instantaneous angular velocity of expansion (Lee, 1976). In spite of its empirical support, there is no psychophysical model that provides a satisfactory explanation about how these sources of information are extracted from the optical flow and combined. In this article, we show how the edges of an image in expansion increase TTC estimates with respect to the dilation of an image's point from the focus of expansion. The thresholds reported here are very similar to those reported by other authors using alternative forced choice tasks. The better accuracy when edge expansion is available can be accounted for by the fact that the edges are the image's areas that maximize the temporal gradient of intensity and the image velocity field can be computed more easily
