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Los objetos rugosos iluminados por luz láser muestran una apariencia granular llamada speckle. Si la superficie no es rígida, el patrón de speckle también cambia y da cuenta de los procesos dinámicos que tienen lugar en la superficie o en el volumen de las muestras. En consecuencia, se han encontrado varias aplicaciones de este fenómeno en medicina, biología,ingeniería, agricultura, etc. Las técnicas de speckle utilizadas para estudiar diversas situaciones experimentales requieren diferentes algoritmos de acuerdo con los problemas a resolver. En general, los algoritmos utilizados son útiles para algunas situaciones, pero no pueden aplicarse a otras. Por ejemplo, cuando intentamos describir patrones de speckle estáticos o dinámicos, es muy difícil encontrar un solo algoritmo para analizar ambas situaciones. En este artículo se presentan dos posibles soluciones al problema.En el primer caso se propone una simple generalización del concepto de dimensión fractal en imágenes, considerando la curva obtenida como una función del umbral de binarización. Esta curva se puede utilizar para describir parcialmente imágenes ordinarias, texturas, patronesde speckle estáticos y dinámicos. En una segunda aproximación, se desarrolla un algoritmo generalizado para procesar imágenes de actividad de speckle, donde los algoritmos existentes resultan ser casos particulares. Esta propuesta se basa en un conjunto de descriptores sintonizables que utilizan una extensión de las operaciones de suma y resta con un parámetro libre que se puede elegir para optimizar los resultados. La mejor elección de la afinación se elige visualmente. Para ambos casos, se muestran ejemplos de aplicaciones en algunos casos de interés.