随着我国民主化程度的不断提高，民主制度的不断完善，各种各样的选举和评选活动对计票的需求越来越多。现有的人工唱票、电子计票、基于OMR的选票统计和基于OCR的选票统计等方案，由于存在费时费力、安全性较差、应用范围有限、智能化程度较低等问题，不能够满足实际选举的需要。为此，研究了基于版面理解的选票快速识别方法，对传统选票图像自动识别的若干关键技术进行了深入研究，并开发了选票快速识别系统。论文的主要研究内容和贡献如下：（1）研究了选票几何结构识别方法。对选票表格的几何结构识别进行了研究，分析了选票版面特征，给出了一种基于有向单连通链的表格线检测优化算法，提高了表格线检测的效率，提出了基于层次划分的表格框架构建算法，实现了选票几何结构的快速识别。（2）提出了一种基于语义单元的选票逻辑结构识别方法。对选票图像的逻辑结构识别进行了研究，提出了选票语义单元的概念，分析了选票语义单元的种类以及它们之间的关系，定义了语义单元的约束关系，并提出了一种基于递归分割的单元格逻辑关系构建方法，开发了基于语义单元的选票逻辑结构识别算法，提高了选票逻辑结构识别的智能化程度。（3）提出了一种基于游程特征的选票符号识别算法。对选票符号的识别方法进行了研究，提出了选票符号游程的概念，构建了选票符号的游程判定模型，利用三叉树结构描述了游程区域之间的相对位置关系，并对歧义符号的处理方法进行了研究，开发了基于游程特征的选票符号识别算法，实验表明，该算法细分能力强、识别正确率高、且能正确识别部分歧义符号。（4）开发了选票快速识别系统。开发了选票快速识别系统，并在系统中实现了本文提出的算法，证明了本文研究方法的合理性和有效性，与现有系统相比，该系统识别速度快，智能化程度高。