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选票识别是计算机选举系统用以支撑选举服务的关键技术之一，其由若干选票图像处理算法按执行顺序组合而成。作为选票识别中的算法，倾斜校正用于检测选举系统采集到的选票图像倾斜程度，并为后续选票处理算法的输入提供校正;信息块定位用于获得需要识别的目标在选票图像中的具体位置，它们对于高效并且准确地生成选举结果起着关键性的作用。由于目前选票倾斜角检测算法效率低下，信息块定位需要同步道辅助完成导致选票设计复杂、缺乏美观且成本较高，探索新的选票设计方案和基于该方案的图像识别方法已经成为计算机选举系统中亟待解决的研究课题。 针对选票倾斜角检测，文章以实验的方式发现并提出了基于闭运算和开运算的倾斜角检测算法（skew detection algorithm based on Close and Open Operator,简称COO算法）。将该算法同基于击中/击不中变换的倾斜角检测算法(skewdetection algorithm based on Hit/Miss Transform，简称HMT算法)在运行效率上进行了实验比较，通过对实验结果取平均值，发现COO算法运行时间较HMT算法降低了71％。 针对纸质选票中同步道带来的若干问题，本文建议取消同步道，并从选票布局的角度出发，提出一种基于模式增强的选票信息块定位算法(Ballot InformationBlock Location algorithm based on Mode Enhancement，简称BIBLME算法)。将BIBLME算法同基于同步道的选票信息块定位算法（Ballot Information BlockLocation algorithm based on Synchronization Tracks，简称BIBLST算法）在运行效率上进行了实验比较，通过对实验结果取平均值，发现BIBLME算法运行时间较BIBLST算法降低了88％。 论文在对选票识别研究的同时，利用MFC开发了选票识别系统，用于对研究方案进行实验。该系统包含了选票设置，选票模式制作，选票识别控制等功能。目前，基于该套系统改进的选举系统已经在实际选举中得到成功应用。