Algoritma ini didesain untuk menginterpretasikan objek gambar berupa huruf yang nantinya akan dianalisa dan diubah dalam bentuk teks/string. Penelitian ini menggunakan scanner untuk mengambil gambar, setelah itu gambar akan diproses kedalam tahap penginterpretasian image. Sistem akan menyimpan huruf-huruf teks tersebut menjadi array dan mengurutkannya sehingga menjadi sebuah kalimat yang sama persis dengan image yang diambil. Penelitian ini mengimplementasikan sebuah metode fuzzy image processing dengan menggunakan fuzzy Multi Attribute Decision Making (MADM), yaitu sebuah logika fuzzy yang digunakan bukan sebagai control plant, melainkan digunakan untuk pengambilan keputusan berdasarkan atribut yang berjumlah lebih dari dua. Keputusan yang diambil oleh metode yang diterapkan akan menghasilkan sebuah keputusan berupa huruf yang terbaca dari sebuah image. Berdasarkan hasil uji coba dapat disimpulkan bahwa hubungan antara ukuran font dan akurasi recognizing adalah saling mempengaruhi. Huruf yang dapat di baca paling baik adalah pada index font 9, 10, dan 11 yaitu untuk ukuran font 36, 48 dan 72. Hubungan antara akurasi dan kerapatan teks untuk single dan double adalah tidak saling mempengaruhi. Hubungan antara akurasi dan kerapatan teks untuk banyaknya huruf dalam 1 baris adalah saling mempengaruhi. Sedangkan urutan huruf yang paling sulit di baca adalah kelompok huruf (E, I, X, Y, B, C) setelah itu urutan yang lebih mudah dibaca/dikenali adalah sisanya yaitu huruf  A, D,E,F,G,H,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,U,V,W, dan Z.