Una de las principales aplicaciones sería el análisis y extracción de nuevas características de textura en imágenes para su segmentación. Concretamente sobre imágenes de satélite y aéreas, integrando datos de distintas procedencias y resoluciones.

La segmentación de estas imágenes consiste en asignar a cada píxel de la misma un valor cualitativo asociado al tipo de uso de suelo de la superficie que representa. En aplicaciones tanto urbanas como forestales o agrícolas, un aspecto importante es el patrón de distribución de niveles de gris en la imagen, el cual contiene información relativa al tipo de zona urbana, a la densidad de vegetación o al tipo de cultivos presentes en la zona. Estos aspectos pueden abordarse mediante el estudio de las texturas de la imagen.

En primer lugar se estudian los métodos clásicos de extracción de características de texturas sobre las imágenes originales (matriz de co-ocurrencias, autocorrelación, energía textural, densidad de bordes, descriptores de Fourier,...), aplicándose a un caso concreto de segmentación.

A continuación se diseñan los ensayos para la aplicación del análisis de multiresolución basado en descomposición mediante transformada wavelet de las imágenes, evaluando los parámetros que entran en juego en la creación de nuevas características que definan los tipos de texturas concretos. Entre tales parámetros están el vecindario considerado, el nivel de descomposición, el tipo de planos, el tipo de wavelet, etc. Para ello se pone a punto un método de evaluación objetivo, basado en distancias estadísticas (divergencia, Jeffries-Matusita, ...), en análisis discriminante, o en la aplicación directa del algoritmo de segmentación.

Otro aspecto importante es el estudio de texturas a diferentes resoluciones  mediante las características extraídas, aspecto de especial interés en las aplicaciones basadas en wavelets.