機器視覺的圖像處理算法主要包括以下幾類：

1. 圖像變換算法：

幾何變換：如圖像平移、旋轉(zhuǎn)、鏡像、轉(zhuǎn)置等，以及圖像縮放和插值算法（如最近鄰插值、線性插值、雙三次插值等）。

空域與頻域間變換：如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等，用于將空間域的處理轉(zhuǎn)換為頻域處理，以減少計算量并獲得更有效的處理效果。

其他圖像變換還包括余弦、沃爾什-哈達瑪、K-L變換、小波變換等。

2. 圖像增強算法：

灰度變換增強：如線性灰度變換、分段線性灰度變換、非線性灰度變換等，用于改變圖像的對比度和亮度。

直方圖增強：如直方圖統(tǒng)計、直方圖均衡化等，用于提高圖像的對比度和亮度分布。

圖像平滑/降噪：如鄰域平均法、加權(quán)平均法、中值濾波、非線性均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等，用于減少圖像中的噪聲影響。

圖像銳化：如梯度銳化，以及使用Roberts算子、Laplace算子等，用于增強圖像中的邊緣和細節(jié)。

3. 圖像濾波算法：

均值濾波：用于平滑圖像，通過計算像素周圍的平均值來代替當(dāng)前像素值。

中值濾波：用于去除椒鹽噪聲等，通過選取像素周圍的中值來代替當(dāng)前像素值。

高斯濾波：用于平滑圖像和去除噪聲，通過對像素周圍的權(quán)值進行加權(quán)平均來代替當(dāng)前像素值。

雙邊濾波：用于平滑圖像和去除噪聲，同時保留圖像細節(jié)。

Laplacian濾波和Sobel濾波：分別用于增強圖像輪廓和邊緣，以及檢測圖像中的邊緣。

4. 圖像分割算法：

將圖像分成若干個具有獨立意義的區(qū)域，常用的方法包括閾值分割、基于區(qū)域的分割和基于邊緣的分割等。此算法在目標(biāo)提取和圖像分析等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

5. 特征提取與目標(biāo)檢測算法：

特征提取算法：如SIFT、SURF、HOG等，用于從圖像中提取關(guān)鍵信息。

目標(biāo)檢測算法：如YOLO、SSD和Faster R-CNN等，用于檢測圖像中是否存在預(yù)先標(biāo)記的特定特征，并標(biāo)記出特征的位置、大小等信息。

6. 其他高級算法：

立體視覺算法：通過多幅圖像獲取物體三維信息。

運動跟蹤算法：用于對運動物體的跟蹤和軌跡分析。

場景重建算法：通過多幅圖像構(gòu)建三維場景。

姿態(tài)估計算法：通過單幅圖像或視頻重建人體的姿態(tài)信息。

這些算法在機器視覺中各有其獨特的應(yīng)用場景和優(yōu)勢，可以根據(jù)具體需求進行選擇和組合使用。