Los entornos al aire libre presentan múltiples desafíos para la navegación visual de los robots, como las condiciones de iluminación cambiantes, los cambios estacionales, los entornos dinámicos y el terreno no plano. Los cambios en la iluminación son causados principalmente por el movimiento del Sol y por la variación de la cobertura de nubes. Las nubes en movimiento también son un aspecto dinámico de una escena visual. Para los algoritmos de regreso visual, que calculan la dirección hacia un lugar previamente visitado comparando la vista actual con una instantánea tomada en ese lugar, en particular, la cobertura de nubes cambiante representa un problema, ya que los movimientos de las nubes no corresponden a los movimientos de la cámara y, por lo tanto, constituyen información engañosa. Proponemos un método de filtrado de bordes que opera en canales RGB transformados linealmente, que detecta de manera confiable los bordes en la región del suelo de la imagen mientras suprime los bordes en la región del cielo. Para cumplir con este criterio, los factores para la transformación lineal de los canales RGB se optimizan sistemáticamente en relación con este requisito especial. Además, probamos la transformación lineal propuesta en un algoritmo de regreso visual existente (MinWarping) y mostramos que el rendimiento del método de regreso visual se mejora significativamente en comparación con el uso de métodos de filtrado de bordes en información de color alternativa.