Tomando en cuenta la importancia que hoy en día han adquirido las técnicas en reconstrucción 3D y las valiosas características con las que la Transformada Wavelet cuenta para el análisis de señales no estacionarias, se presenta el siguiente trabajo de investigación, el cual muestra un estudio comparativo entre los tipos diferentes de transformada Wavelet, determinando la transformada que nos brinda el mejor resultado para la reconstrucción 3D. Este trabajo de tesis parte de investigaciones anteriores como el método de perfilometría de Fourier que es el que, conjuntamente con la investigación realizada en 2007 y 2009 por el Dr. Pedraza, quien propuso una técnica de reconstrucción en 3D al hacer la comparación de dos técnicas (Fourier y Wavelet), nos da la pauta para que en esta investigación la técnica de la Transformada Wavelet sea implementada debido a que con ella es posible obtener la información de profundidad de los objetos. El tipo de transformadas wavelet implementado en la investigación fue el de las que más se utilizan en el proceso de reconstrucción 3D; proyectando en la imagen un número variado de franjas y obteniendo de esta forma resultados experimentales óptimos basados en la conjugación del número de franjas y el tipo de transformada implementada. Esta investigación involucró conceptos matemáticos, mostrando la parte continua y la parte discreta, además de la parte compleja; explicando también qué es un patrón de fase y la ecuación por la cual está dado, así como cuáles son los algoritmos de extracción de cresta y función de costos, descritos cada uno de ellos por su función dada. Como una etapa introductoria, esta investigación presenta los fundamentos de la wavelet madre, la cual es la base para dar origen a wavelets más complejas, tales como: la Morlet, la Shannon y la B-Spline. A continuación se expone la parte compleja de las transformadas ya mencionadas, y los resultados obtenidos con MatLab para cada una de las imágenes tanto digitales como reales. A través de este análisis es posible obtener resultados que nos proveen elementos para determinar el mejor método para la reconstrucción 3D de procesamiento de imágenes. De esta manera se concluye qué transformada cubre eficientemente las características para obtener el resultado esperado, considerando el número de franjas proyectadas y la imagen usada.