El reconocimiento de patrones es uno de las areas principales del Procesamiento Digital de Imagenes. En anos recientes han sido utilizados con exito sistemas de reconocimiento basados en filtros de correlacion, para llevar a cabo dicho tarea. No obstante, existen varios problemas que dificultan esta labor. Los principales son las distorsiones geometricas del objeto a ser reconocido, la presencia de otros objetos, el ruido y la iluminacion no homogenea de la escena de prueba. La mayoria de las veces, los filtros se disenan y optimizan con metodos lineales. Sin embargo, estos suelen no ser robustos en presencia de otros objetos y de ruido con distribuciones de probabilidad no Gaussiana, el cual frecuentemente se encuentra en las imagenes. En este trabajo se propone el diseno de filtros no lineales de correlacion. Los filtros se basan en un nuevo tipo de funciones discriminantes sinteticas no lineales, que incorporan invariancia a la iluminacion. En la obra se presentan los fundamentos teoricos y resultados experimentales de los filtros clasicos y los filtros propuestos."