In der Regel liegt ein Bild nach der Bildaufnahme nicht in einer für die Rechnerauswertung optimalen Form vor, sondern es ist beispielsweise verrauscht, verzerrt, die Konturen der Objekte sind unscharf usw. Vor der Auswertung eines Bildes muß es also verbessert und für die Aufgabenstellung optimiert werden. Dazu gibt es eine Vielzahl von Bildbearbeitungsalgorithmen wie beispielsweise Filter, Punktoperationen usw. MATLAB stellt für die Bildverarbeitung ein Hilfsmittel dar, mit dem sich einerseits Zusammenhänge gut veranschaulicht werden können und mit dem andererseits Algorithmen testweise in einer sehr einfach zu handhabenden Entwicklungsumgebung implementiert und untersucht werden können.

Unsere Aufgabe bestand nun darin, gegebene Bilddaten mit MATLAB zu visualisieren und segmentieren. Bevor mit der Segmentierung begonnen werden kann, soll das Bild mit den bekannten Verfahren vorbereitet werden.
Im nächsten Schritt erfolgt die Labeling. Dabei werden viele Eigenschaften bestimmt und Rauschen von Bildfeature getrennt. Im Bezug auf die Schriftzeichen ist es wichtig, eine Eigenschaft und deren Maß zu finden, die nur das Rauschen ( = unerwünschte label ) entfernen und die wichtigen bestandteile der Zeichen stehen lässt.