La visualización científica es actualmente una de las alternativas de mayor importancia para el estudio de la mecánica del continuo, en particular la dinámica de sistemas. Este auge se debe principalmente a que es virtualmente imposible hallar soluciones analíticas generales para sistemas de relativamente baja complejidad [12]. En la mayoría de los casos, estos sistemas no son integrables en forma analítica, por lo que su estudio solo puede realizarse por medio de simulaciones computacionales, las cuales se representan de un modo natural y eficiente por medios gráficos. La necesidad de obtener una idea conceptual del comportamiento de un sistema dinámico, a partir de sus ecuaciones diferenciales, ha llevado a la creación de numerosas técnicas y met´aforas con el fin de caracterizarla lo más fielmente posible a partir de cualquier condición inicial. Podemos mencionar la tradicional y ya desactualizada idea de los vectores como flechas, la cual codifica los vectores tangentes al campo en sentido y magnitud, hasta llegar a ideas m´as modernas, como la convolución lineal de una textura en función del campo vectorial asociado, pasando por métodos intermedios como Streamlines, Spot Noise, y otras variantes [1, 2, 3, 9, 13, 14]. Las técnicas desarrolladas para estos objetivos son de gran importancia te´orica y experimental en diversas disciplinas, como por ejemplo dinámica de los fluidos, ecología, electrónica, mecánica no lineal, etc. En este trabajo presentamos los resultados m´as recientes de nuestro grupo de investigación, basados en la convolución de texturas y la utilización de filtrado direccional adaptativo. Si bien estos métodos pueden ser utilizado por separado, aquí mostramos que ofrecen una mayor utilidad y eficacia al ser aplicados en forma conjunta.