OCR bezeichnet die Gesamtheit von Verfahren, die in der Lage sind, aus Rastergrafiken Schriftzeichen zu erkennen. Der Begriff wird sowohl für die eigentliche Mustererkennung als auch für den gesamten Prozess der Bildverarbeitung verwendet. Letzterer gliedert sich normalerweise in drei Schritte: <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">1. Bildoptimierung</hi>: Diese besteht aus der Bitonalisierung der Digitalisate, ihrer Begradigung (sog. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Deskewing</hi>) und aus der Entfernung von Artefakten (sog. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Despeckling</hi>). Außerdem können beim Scannen entstandene Wellen in einzelnen Zeilen automatisch begradigt werden (sog. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Dewarping</hi>). <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">2. Strukturerkennung</hi> ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Optical Layout Recognition</hi>, OLR): Die einzelnen Seiten werden u. a. in Spalten, Absätze und Zeilen gegliedert. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">3. Mustererkennung </hi>(OCR): Für diese Aufgabe gibt es verschiedene Lösungsvorschläge sowohl im kommerziellen wie auch im Open-Source-Bereich. Besonders verbreitet sind die Software <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">FineReader</hi> der Firma ABBYY sowie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">BITAlpha </hi>aus dem Hause Tomasi, die u. a. von Bibliotheken eingesetzt werden. Die bekanntesten Open-Source-Lösungen sind das ursprünglich von Hewlett-Packard entwickelte und heute von Google betreute <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Tesseract</hi> (GitHub 2016a) und das ursprünglich am DFKI Kaiserslautern entwickelte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">OCRopus</hi> (GitHub 2016b).