機器視覺在無人駕駛汽車中的圖像處理技術主要包括以下幾種：

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)：

CNN是圖像處理領域中最常用的深度學習算法之一，它通過模擬人類視覺系統(tǒng)中的感知機制，能夠從圖像中提取出特定的特征，并進行分類和識別。

在無人駕駛汽車中，CNN可用于目標檢測、車道線識別和交通標志識別等任務，幫助車輛實現(xiàn)對路況的自動感知和決策。

2. 支持向量機(SVM)：

SVM是一種用于模式識別和分類的強大算法，它通過在高維空間中構建超平面來實現(xiàn)對不同類別的圖像進行分類。

SVM在圖像分類、人臉識別和目標檢測等任務中都有廣泛應用，同樣適用于無人駕駛汽車的圖像處理中。

3. 特征提取與描述子算法：

這類算法通過提取圖像中的關鍵點和特征描述子，實現(xiàn)對圖像的匹配和識別。

SIFT、SURF和ORB等算法在這一領域中發(fā)揮了重要作用，有助于無人駕駛汽車對周圍環(huán)境的精確感知。

4. 圖像分割算法：

圖像分割是計算機視覺中的關鍵任務之一，它將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆?/p>

在無人駕駛汽車中，圖像分割有助于識別道路、行人、車輛等不同的元素，為車輛的自主導航和避障提供關鍵信息。

5. 目標檢測算法：

目標檢測是指在圖像或視頻中識別出目標物體所在的位置，并標注出其所屬的類別。

在無人駕駛汽車中，目標檢測算法如Faster R-CNN、YOLO和SSD等被廣泛應用，用于識別道路上的行人、車輛、交通標志等，以實現(xiàn)自主駕駛。

6. 雙目攝像頭技術：

雙目攝像頭利用仿生學原理，通過計算獲取的2維圖像像素點的第三維深度信息，實現(xiàn)對場景的立體感知。

在無人駕駛汽車中，雙目攝像頭技術可用于測量距離、進行光學變焦等，提高車輛對周圍環(huán)境的感知精度和范圍。

機器視覺在無人駕駛汽車中的圖像處理技術涵蓋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、特征提取與描述子算法、圖像分割算法、目標檢測算法以及雙目攝像頭技術等多種先進技術。這些技術的綜合應用，使得無人駕駛汽車能夠?qū)崿F(xiàn)對路況的自動感知、決策和控制，從而提高駕駛的安全性和效率。