Несмотря на высокий уровень развития современной компьютерной техники до настоящего времени остается целый ряд практических задач, решение которых оказывается достаточно проблематичным. К числу подобных задач относится задача автоматического распознавания и интерпретации визуальной информации. Обусловлено это во многом сложностью формализации процесса восприятия видимых образов. Поэтому, несмотря на очевидную легкость, с которой человек решает задачу распознавания окружающих его предметов, все еще нет "универсального" математического или технологического подхода, позволяющего конструктивно разрабатывать методы, алгоритмы и автоматические устройства, эффективно осуществляющие процесс распознавания. Однако, для некоторых частных ситуаций, когда математические модели оказывается подходящими для той или иной практической задачи, удается получить приемлемые результаты. В статье рассмотрены методы распознавания изображений, алгоритм выбора и необходимость фильтрации, Вейвлет-преобразования, преобразование Фурье, методы математической морфологии, методы машинного обучения и принятия решений.