Оптическое распознавание символов является комплексной задачей, для решения которой не существует определенного алгоритма. Существует множество подходов и методов для решения данной задачи. Предложенный ранее метод, основанный на совместном применении вейвлет-преобразования для сокращения размерности пространства признаков и вероятностной нейронной сети для классификации, показал приемлемые результаты. Однако предложенный метод может быть дополнен и улучшен алгоритмами предварительной и пост­обработки. Предложен метод предобработки отсканированных изображений на основе адаптивного порогового преобразования в алгоритмах дискретных вейвлет и курвлет-преобразований. Проведены численные эксперименты по выявлению наиболее результативного алгоритма для предобработки. В качестве алгоритма пост­обработки предложен метод улучшения качества распознавания текста на основе алгоритма словарного поиска с использованием динамического программирования.