Este documento propone un nuevo enfoque para la fusión a nivel de píxeles utilizando la frecuencia opuesta de la transformada discreta de ondículas con Gaussiana o Diferencia de Gaussiana. La banda de baja frecuencia de la subbanda de la transformada discreta de ondículas se fusionó con la Diferencia de Gaussiana, mientras que las subbandas de alta frecuencia se fusionaron con Gaussiana. La fusión final se reconstruyó utilizando una transformada inversa de ondículas discretas en una imagen reconstruida mejorada. Estas imágenes mejoradas se utilizaron para mejorar el rendimiento de reconocimiento en el sistema de reconocimiento facial. El método propuesto se probó con conjuntos de datos de referencia de rostros como la Base de Datos de Rostros (AT&T), el Conjunto de Datos de Rostros Extendido de Yale B, el Conjunto de Datos de Rostros BeautyREC y el Conjunto de Datos de Rostros FEI. Los resultados mostraron que nuestro método propuesto era robusto y preciso frente a desafíos como condiciones de iluminación, expresiones faciales, posición de la cabeza, rotación de 180 grados del perfil facial, imágenes oscuras, adquisición con brecha de tiempo y condiciones en las que la persona usa atributos como gafas. El método propuesto es comparable a los métodos de vanguardia y genera un alto rendimiento de reconocimiento (más del 99% de precisión).