Pengenalan karakter optis
Tahapan Proses OCR > Tahap Praproses

Tahap prapemrosesan in bertujuan untuk mendapatkan karakter tunggal dari sebuah teks terpindai dalam kondisi yang bagus dan bersih sehingga memudahkan proses pengenalannya. Menurut Bieniecki dkk, prapemrosesan diawali dengan normalisasi kondisi teks dengan cara menghilangkan derau seperti noktah dan koreksi orientasi citra teks, tahap binerisasi, serta segmentasi. Tahap ini jika dilakukan dengan benar akan meningkatan rasio akurasi pengenalan Karakter.
Dalam dokumen citra teks yang terpindai, derau dikelompokkan menjadi dua yakni derau yang berasal dari proses pemindaian dan derau bawaan teks asli yang dipindai. Derau bawaan teks asli bisa berbentuk sebagai noktah tinta, jamur yang tumbuh di kertas karena kelembaban udara, perubahan warna kertas karena usia dokumen, lubang karena ngengat, tulisan menjadi kabur karena air atau kelembaban, serta tinta tembus. Ada beberapa metode dan teknik yang bisa digunakan untuk menghilangkan derau dalam kelompok ini. Sebagai contohnya, model probabilistik seperti penutupan biner (Bahasa Inggris binary mask) untuk mengurangi intensitas piksel atau distribusi Gaussian untuk memuluskan noktah atau derau lain yang cukup tebal. Selain itu, informasi tentang kepadatan piksel dalam citra keabuan yang ditunjukkan oleh grafik Histogram bisa juga digunakan untuk mengurangi derau tipe ini. Teknik yang digunakan di Mahastama dan Krisnawati adalah  dengan menghitung jarak 2 puncak tertinggi histogram menggunakan ukuran jarak Eucledian. Nilai ambang (Bahasa Inggris: threshold) optimal didapatkan dengan mengukur rasio jarak kaki-kaki puncak yang diproyeksikan ke sumbu x. Nilai ambang difungsikan sebagai cara untuk menghilangkan derau sekaligus menjadi ambang pemisahan piksel teks dari piksel latar-belakangnya.
Derau yang ditimbulkan oleh proses pemindaian atau pemotretan bisa berupa citra teks yang miring, teks yang melengkung di tengah karena ketebalan buku, serta kerangka teks yang berbentuk trapezium. Beberapa metode yang digunakan untuk mendeteksi bentuk geometri atau perspektif citra teks adalah:
Komponen terhubung (Connected Components)
Analisis Profil Proyeksi (Projection profile analysis)
Analisis Komponen Utama (Principle Componenet Analysis a.k.a. PCA)
Hough Transform (Verma & Malik, )
Korelasi silang (Cross correlation) (Verma & Malik)
Koreksi bentuk geometri dan perspektif teks dilakukan dengan metode yang sama dengan deteksinya, hanya dalam koreksi ini dicari besar sudut kemiringan atau kurva lengkung, kemudian teks akan dirotasi sesuai dengan besaran sudut yang didapatkan.
Saat citra teks sudah bersih dan memilliki orientasi geometrik yang tegak lurus, maka dilakukan pemisahan antara piksel karakter (biasanya berwarna hitam) dari piksel latar belakangnya (biasanya berwarna terang). Proses ini disebut segmentasi teks. Setelah itu, dilakukan juga segmentasi baris yakni proses memotong rangkaian karakter per baris. Proses segmentasi baris ini dikenal juga sebagai segmentasi horisontal. Untuk mendapatkan tiap karakter, maka dari tiap baris segmen dilakukan pemotongan secara vertikal berdasarkan spasi kosong atau piksel dengan warna yang terang yang memisahkan satu karakter dengan karakter di sebelah kanan atau kirinya.