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En las áreas relacionadas con la tecnología de la información, una de las mayores tendencias es buscar las combinaciones de técnicas ópticas y electrónicas que mejor se adapten a cada aplicación. Por lo tanto, la posibilidad de realizar las tareas computacionalmente intensas con métodos ópticos es altamente prometedora. Dentro de este contexto, en esta Tesis se propone abordar diversos problemas del procesado óptico aprovechando las ventajas que ofrece la transformada wavelet. Concretamente, se propone la implementación física de métodos basados en la transformada wavelet utilizando una arquitectura de correlador convergente operando con pantallas de cristal líquido para representar tanto la escena como el filtro. En particular se atacaron tres tipos de problema: reconocimiento de imágenes, extracción de características, y análisis multiresolución. En cuanto a reconocimiento de imágenes se propuso un método robusto al ruido que se basa en la umbralización de los coeficientes wavelet. Relacionados con la extracción de características se afrontan tres problemas asociados con la detección de bordes y esquinas. En primer lugar se propone un detector omnidireccional de bordes robusto al ruido basado en una transformada wavelet. En segundo lugar presentamos un detector de bordes robusto al desenfoque, que está basado en la utilización de una pupila de fase apodizante axial. En tercer lugar hemos diseñado un detector de esquinas invariante a rotaciones, que tiene una geometría análoga a la wavelet de Haar. Finalmente, en cuanto al análisis multiresolución, proponemos un método para realizar análisis multiresolución localizado espacialmente. El dispositivo propuesto consiste en un correlador óptico multicanal de doble paso basado en la wavelet sombrero mejicano. Se presentan los fundamentos teóricos de los métodos propuestos y los resultados experimentales que los validan. Regarding technology of the information, one of the most important tendencies is to find the combinations between optical and electronical techniques that optimize each application. Therefore, the possibility of performing the computationally intense tasks by optical means is highly promising. Within this context, in this Thesis we propose to address different problems of optical processing by employing the advantages of the wavelet transform. Punctually, we propose the physical implementation of the methods based on the wavelet transform by means of a convergent correlator architecture working with liquid crystal displays to represent both the scene and the filter. In particular, three kinds of problems were addressed: pattern recognition, feature extraction, and multiresolution analysis. Regarding pattern recognition, a noise-robust pattern recognition method, based on the wavelet thresholding, is proposed. Related to feature extraction, three problems associated with edge and corner detection were addressed. In first place, an omnidirectional edge detector robust to noise, and based on the wavelet transform, is proposed. In second place we present an edge detector which is robust to defocus. This method is based on the implementation of an axial apodizing phase pupil. In third place we have designed a rotation invariant corner detector which has a symmetry analogous to the symmetry of the Haar wavelet. Finally, regarding multiresolution analysis, we propose an optical method to perform spatially localized multiresolution analysis. The proposed device consists in a two-way multichannel optical correlator, which is based on the mexican hat wavelet. The theoretical fundaments of the proposed methods, and the experimental results that make them valuable, are presented. Fil: Mazzaferri, Javier Esteban. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.