圖像預處理：優化原始掃描數據

灰度化處理：將彩色圖像轉換為灰度圖，突出標記與背景的亮度差異（如鉛筆填涂區域灰度值較低）。

二值化轉換：通過設定閾值（如灰度值低于 128 視為標記），將圖像轉化為黑白二值圖，簡化后續計算（例：填涂框內黑色像素占比≥30% 視為有效標記）。

噪聲過濾：利用中值濾波、高斯濾波等算法，消除紙張污漬、折疊陰影等干擾（如去除面積小于 10 像素的孤立黑點）。

幾何校正：通過檢測選票邊緣的定位標記（如 registration marks），校正因傳送歪斜導致的圖像旋轉或縮放，確保標記位置與預設模板對齊。

標記區域定位：鎖定選票上的有效選擇區

模板匹配：讀票機內置選票格式模板，通過檢測預設的定位點（如角點、條形碼）確定候選人選項框、政黨符號等區域的坐標范圍。

興趣區域（ROI）劃分：將選票圖像分割為多個獨立 ROI（如每個候選人對應一個矩形區域），減少全局分析的計算量。

示例：美國大選使用的 “蝶形選票”（Butterfly Ballot）中，讀票機通過模板定位左右兩列候選人姓名旁的填涂框，避免因選民誤填相鄰區域導致誤判。

選票預處理：通過紅外光源掃描選票，生成灰度圖像，同時檢測選票邊緣的定位孔（registration holes）以校準位置。

區域劃分：根據選票模板，將圖像劃分為總統候選人區、參議員區、公投議題區等獨立 ROI。

填涂分析：對每個候選人對應的橢圓填涂框，計算黑色像素占比，超過 35% 則判定為有效投票。

異常標記處理：若同一總統候選人區檢測到 2 個及以上有效填涂，系統標記為 “多選票”（overvote），該區域投票無效。

數據同步：每臺讀票機實時將計數結果通過加密網絡傳輸至選區服務器，同時保存原始圖像供事后審計（如 2020 年佐治亞州重新計票時，人工核對了掃描圖像與紙質選票）。

爭議票處理機制

可視化復核界面：讀票機軟件提供選票圖像放大、灰度值可視化工具（如用熱力圖顯示填涂濃度），工作人員可手動標記 “有效”“無效” 或 “待確認”（如加拿大聯邦選舉中，人工復核團隊通過專用軟件處理爭議票）。

多輪仲裁流程：對人工復核仍存爭議的選票（如填涂面積剛好卡在閾值邊緣），由選區選舉委員會 3 名成員投票決定，需至少 2 票同意方可判定有效性。