La detección de contornos en imágenes en color es un tema ampliamente abordado en la literatura. Cuando las imágenes son ruidosas, en particular, por el tipo de ruido multiplicativo, esto produce una gran cantidad de errores en la detección de contornos. La forma mas intuitiva de detectar contornos en imágenes en color es transformar la imagen a escala de grises y aplicar técnicas de detección de contornos que consideran una sola matriz. La transformación de la imagen en color a escala de grises implica una importante perdida de información y la aparición de problemas como el metamerismo. Todas las técnicas de tratamiento de imágenes actuales se basan en cálculo aditivo, por lo tanto, no están adaptadas al tratamiento de imágenes con ruido multiplicativo. Una teoría matemática que permite una aproximación natural a las características de las imágenes con ruido multiplicativo corresponde al cálculo noNewtoniano. Este tipo de cálculo permite desarrollar operadores adaptados a las características de este tipo de imágenes. Una técnica representativa para la detección de contornos en imágenes en color corresponde al método de Di Zenzo. Este método utiliza una composición de derivadas bidimensionales para obtener los contornos de una imagen en color. Debido a su representatividad en la literatura se utiliza como base en este trabajo. En esta tesis se realiza la propuesta y validación de un nuevo operador para la detección de contornos en imágenes en color con ruido multiplicativo. Las principales características del nuevo operador son las siguientes: (i) El operador sigue la estructura del operador de Di Zenzo para la detección de contornos en imágenes en color. (ii) En base al cálculo no-Newtoniano se dedujo la expresión multiplicativa del operador de Di Zenzo. (iii) Las derivadas involucradas en el operador multiplicativo de Di Zenzo corresponden a las desarrolladas en un trabajo anterior a la presente tesis. La hipótesis del trabajo es que en función del cálculo No-newtoniano se puede mejorar la precisión de la detección de contornos en imágenes en color que están afectadas por ruido multiplicativo. El objetivo general de la tesis es proponer un operador de detección de contornos en imágenes afectadas por ruido multiplicativo, basado en el cálculo no-Newtoniano. Para poder abordar este objetivo se plantearon los siguientes objetivos especificos: (i) Usar el cálculo no-Newtoniano para establecer el tensor invariante a cambios de signo del gradiente de cada componente de la imagen. (ii) Establecer una estimación de la norma a partir del tensor. (iii) Llevar a cabo una comparación objetiva del método propuesto utilizando un ambiente controlado a partir de una imagen en color, terreno de la verdad, conocida. (iv) Mostrar el comportamiento del método propuesto sobre imágenes en color contaminadas con ruido multiplicativo. La deducción del nuevo operador, basado en el calculo no-Newtoniano, para la detección de contornos en imágenes en color fue la siguiente: (i) Se compara el valor de la posición original de un pixel de la imagen con el de la posicion desplazada h unidades en la direccion θ. (ii) Se estima la norma de esta variación. (iii) Se utiliza la relación entre la derivada direccional y el gradiente, ambos multilicativos, para obtener una relación equivalente. (iv) Se obtiene la tasa de cambio de la imagen en la posición (x, y) en la dirección θ, esta es llamada gradiente de dirección. También se obtiene la dirección del gradiente θmax que maximíza la tasa de cambio. La metodología de los experimentos es la siguiente: (i) se contamina cada canal de la imagen original con distintos niveles de intensidad de ruido. El ruido generado sigue una distribución gaussiana de media uno y una desviación estandar que varia entre cero y un valor que degrada de manera significativa la imagen. (ii) Se aplican el operador de Di Zenzo y el operador propuesto, gradiente de dirección, para detectar contornos en las imágenes ruidosas. (iii) Se determinan los contornos de las dos imágenes anteriores considerando el umbral que arroja la mayor cantidad de contornos respecto del terreno de la verdad. Para la tarea anterior se utiliza una función de performance compuesta con los aciertos y errores respecto del terreno de la verdad. (iv) Se grafican la función de performance en el umbral óptimo para cada nivel de ruido con lo cual se pueden comparar ambos detectores. Los resultados obtenidos muestran que para imágenes sintéticas en color, el detector de contornos, gradiente de dirección, obtiene mejores resultados para cualquier nivel de ruido multiplicativo respecto del operador de Di Zenzo aditivo. Para la imagen real, el detector de contornos propuesto muestra una mejora significativa en imágenes con altos niveles de ruido multiplicativo. Se concluye que basándose en el cálculo no-Newtoniano se ha podido adaptar adecuadamente un operador reperesentativo de la literarura para detección de contornos en imágenes en color.