Entre las transformadas ortogonales invertibles empleadas para realizar el análisis y síntesis de señales 2D (especialmente imágenes), las definidas por medio del seno cardinal de John von Neumann son extremadamente interesantes. Sus definiciones se basan en transformadas similares a las empleadas para procesar señales 1D variables en el tiempo. Este artículo trata sobre la extensión de las transformadas de John von Neumann de 1D a 2D. El enfoque sigue la forma en que se obtuvo la Transformada Discreta de Fourier 2D y tiene la gran ventaja de preservar la propiedad de ortogonalidad, así como la invertibilidad. Como consecuencia importante, los procedimientos numéricos para calcular las transformadas directa e inversa de John von Neumann en 2D pueden diseñarse para ser eficientes gracias a algoritmos 1D correspondientes. Después de describir los dos procedimientos numéricos, este artículo se centra en el análisis de su rendimiento después de ejecutarlos en algunas imágenes de la vida real. Se seleccionaron una imagen en blanco y negro y una imagen a color para demostrar la efectividad de las transformadas. Los resultados muestran que las Transformadas 2D de John von Neumann son buenos competidores para otras transformadas ortogonales en cuanto a capacidad intrínseca de compresión y recuperación de imágenes.