Este documento explora una aplicación de la función sigmoidea: la función de error gaussiano integral complementaria (erfc(.))- en la síntesis de bancos de filtros bidimensionales (2D) uniformes y no uniformes. El gráfico de la función de error gaussiano integral complementaria representa una respuesta de magnitud de filtro paso bajo suave. Un parámetro cambia la pendiente de la función y aumenta la selectividad de la respuesta de magnitud. La teoría se aplica a bancos de filtros de paso de banda 2D. Se determinan expresiones exactas para los parámetros de respuesta de magnitud. Como resultado, se obtienen bancos de filtros 2D uniformes y no uniformes con selectividad muy alta y formas exactas. Se proporcionan tres ejemplos de síntesis de bancos de filtros 2D con respuestas de magnitud circular y en forma de abanico. La exposición teórica se complementa con dos ejemplos de análisis de imagen utilizando bancos de filtros 2D uniformes y no uniformes. Se propone un procedimiento para reducir los cálculos en el análisis de imágenes. Una comparación de la síntesis de filtros entre los filtros 2D de Parks-McLellan y la función erfc(.) demuestra el tiempo de cálculo significativamente más corto del método propuesto.