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@@ -52,7 +52,7 @@ Figura: Tiempo en función de tamaño del kernel {#Fig_TiempoKernel}
 
 ![](images/TiempoTamañoKernel.png){ width=500}
 
-El orden parece no tener una relacion cuadratica con el tiempo. También es imporante notar como incrementar el orden solo implica enlentecer operaciones aritmeticas sobre la imagen una vez ya fue calculada la media desplazada por lo que los tiempos de procesamiento parecen ser mucho menorres
+El orden parece no tener una relacion cuadratica con el tiempo. También es importante notar cómo incrementar el orden solo implica enlentecer operaciones aritmeticas sobre la imagen debidoa  que ya fue calculada la media desplazada por lo que los tiempos de procesamiento parecen ser mucho menores.
 
 Figura: Tiempo en función de tamaño de la imagen {#Fig_TiempoOrden}
 
@@ -61,7 +61,7 @@ Figura: Tiempo en función de tamaño de la imagen {#Fig_TiempoOrden}
 
 ## Importancia del kernel espacial
 
-En el cálculo de la media desplazada se emplea una ponderación gaussiana con respecto al punto central. Se trata de una operación que puede llegar a ser computacionalmente costosa asi que se decidió fijarse los efectos que tiene en tiempos de ejecución y en resultados. Para esto se removió el código del algoritmo resultando el código de la siguiente manera:
+En el cálculo de la media desplazada se emplea una ponderación gaussiana con respecto al punto central. Se trata de una operación que puede llegar a ser computacionalmente costosa asi que se decidió fijarse los efectos que tiene en tiempos de ejecución y en resultados. Para esto se removió el código del algoritmo resultando de la siguiente manera:
 
 ## Implementación en python