El procesamiento digital de imágenes es una disciplina que desarrolla las bases teóricas y algorítmicas para extraer automáticamente información del mundo real, a partir de una imagen observada, de un conjunto  o de una secuencia de imágenes. Tal información puede relacionarse con el reconocimiento de objetos, las descripciones tridimensionales de los mismos, la posición y la orientación de objetos o la medición de cualquier propiedad espacial, tal como la distancia entre dos puntos bien definidos o la sección transversal de un objeto.

Es posible citar una gran cantidad de ejemplos donde el procesamiento de imágenes ayuda a analizar, deducir y tomar decisiones. Entre otras áreas en las cuales se han desarrollado herramientas de gran utilidad podemos mencionar las siguientes: Medicina, Fisiología, Biometría, Astronomía, Ciencias Ambientales, Robótica, Metalúrgica, Física, Electrónica, Biología y el Reconocimiento de Caracteres (OCR).

Como aplicaciones típicas se pueden mencionar: la detección de la presencia de objetos, la inspección visual automática, la medición de características geométricas y de color de objetos, la clasificación de objetos, la restauración de imágenes y el mejoramiento de la calidad de  imágenes.

Las principales líneas de investigación  se pueden dividir en tres grandes áreas:

• Filtrado adaptativo local en el dominio de transformadas de tiempo corto.
• Filtros de orden prioritario utilizando vecindades adaptativas.
• Detección y localización de objetos en imágenes de uno y varios componentes.

Filtrado adaptativo local en el dominio de las transformadas de tiempo corto.

Los métodos de filtrado adaptativo local en el dominio de la transformada de tiempo corto  se utilizan para la supresión de ruido, la restauración de imágenes y el realce con preservación de bordes y detalles de frontera. Los filtros generalmente se implementan sobre una base de tiempo corto, cuando una señal es dividida dentro de su segmento no traslapado  o ligeramente  traslapado y cada segmento se puede procesar por separado, el procesamiento se lleva a cabo en el dominio de la Transformada Discreta de Fourier (TDF).

Filtros de orden prioritario utilizando vecindades adaptativas

Los métodos de filtrado no lineal, basados en estadísticas locales del rango de la señal y otras propiedades de los histogramas locales, representan un avance sustancial en el desarrollo de técnicas de procesamiento de imágenes y de señales, gracias a su robustez frente a las imperfecciones de las señales, y a su adaptabilidad local (sensibilidad contextual). El uso de la conectividad espacial de los elementos de la imagen puede mejorar significativamente el  rendimiento de los filtros adaptativos no lineales.

Detección y localización de objetos en imágenes de uno y varios componentes.

En el reconocimiento de patrones se pueden distinguir dos tareas básicas: la identificación de un objetivo y de su posición exacta. Se estudian varias técnicas de correlación conocidas para el reconocimiento de objetos parcialmente ocultos .