diff --git a/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt b/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt
index 1b1009354fb1f60e78b4bfdb231a919c5d814796..ba1eb4c39101a316d0b4eaa0d617cd933d0fd282 100644
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 {"rule":"UPPERCASE_SENTENCE_START","sentence":"^\\Qlanguage=Python\\E$"}
 {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie Kommandozeilen Parameter werden direkt an die Funktion main() übergeben, die alternativ zu Nutzung über die Kommandozeile von anderen Python-Programmen importiert und aufgerufen werden kann.\\E$"}
 {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QSowohl die Funktion main() als auch der Aufruf über die Kommandozeile geben eine Liste mit gefundenen Codes, die mit der gegebenen Liste übereinstimmen, zurück.\\E$"}
+{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Originalbild direkt von der Kamera] [Gefiltertes Bild] Vergleich eines Bildes vor und nach der Filterung\\E$"}
+{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDer erste Filterschritt entfernt die sogenannten Salt&Pepper Störungen.\\E$"}
+{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDiese Funktionalität ist in der Funktion preprocessing.smooth_image() implementiert, welche ein Bild als Parameter annimmt und die gefilterte Version zurückgibt.\\E$"}
diff --git a/Praxisbericht.pdf b/Praxisbericht.pdf
index d8a56da856ea33c7f428409e4417a50f26b9f754..ae443b69d5be72e6e1efb4e098e2cfbf85053a89 100644
Binary files a/Praxisbericht.pdf and b/Praxisbericht.pdf differ
diff --git a/Praxisbericht.tex b/Praxisbericht.tex
index 9b1b155bb0477e8565b6e09d2a9dc9a4d43d79e2..daa084d8714ec8c8fdf0a1a0e395384d527c8efb 100644
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 		\section{Vorgehen bei der Erkennung}
 
+			Das Programm durchläuft mehre Schritte, um den Text auf einem Bild zu identifizieren. Diese werden im Folgenden einzeln erläutert.
+
 			\subsection{Verbesserung der Bildqualität} \label{sub: filtering}
+				Da die Bilder direkt von der Kamera viele Störungen aufweisen, wird das Bild zuerst gefiltert. Diese Funktionalität ist in der
+				Funktion \lstinline{preprocessing.smooth_image()} implementiert, welche ein Bild als Parameter annimmt und die gefilterte Version
+				zurückgibt.
+
+				Der erste Filterschritt entfernt die sogenannten \emph{Salt\&Pepper} Störungen. Damit sind einzelne weiße oder schwarze Pixel gemeint,
+				die durch Fehler in einzelnen Transistoren des Kamerasensors entstehen. Diese werden durch einfache Mittelwertbildung mit allen
+				angrenzenden Pixeln eliminiert.
+
+				Danach wird ein bilateraler Filter mit einem $7\!\times\! 7$ auf das gesamte Bild angewandt. Dadruch werden Bildsektionen mit annähern
+				identischen Farbwerten vereinheitlicht, gleichzeitig bleiben Kanten (also stark unterschiedlich Farbwerte bei Nachbarpixeln) aber
+				erhalten.
+
+				\begin{figure}
+					\subfigure[Originalbild direkt von der Kamera]{\includegraphics[width=0.475\textwidth]{img/loaded.png}}
+					\hfill
+					\subfigure[Gefiltertes Bild]{\includegraphics[width=0.475\textwidth]{img/smoothed.png}}
+					\caption{Vergleich eines Bildes vor und nach der Filterung} \label{fig: filterung}
+				\end{figure}
+
+				\autoref{fig: filterung} zeigt einen direkten Vergleich vor und nach der Filterung. Wie man sieht, sind die kleinen Störungen alle
+				herausgefiltert, das Bild ist aber etwas Unschärfer geworden. Das ist aber notwendig um die Ergebnisse der nachfolgenden Schritte zu
+				verbessern.
+
 			\subsection{Binarisierung} \label{sub: binarysation}
 			\subsection{Morphologische Operationen} \label{sub: morph}
 			\subsection{Finden und filtern von Konturen} \label{sub: contours}
diff --git a/img/loaded.png b/img/loaded.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..73dfa88b1a6803242b59365a4d61454959ec7a56
Binary files /dev/null and b/img/loaded.png differ
diff --git a/img/smoothed.png b/img/smoothed.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..25d66340bf1746b46c8eb6612506d0b001efa441
Binary files /dev/null and b/img/smoothed.png differ