機器視覺系統(tǒng)的圖像預(yù)處理技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 圖像去噪：這是圖像預(yù)處理中最常見的任務(wù)之一，目的是去除圖像中的噪聲，提高圖像的清晰度和質(zhì)量。常用的圖像去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等。均值濾波將圖像中的每個像素替換為其周圍像素的平均值，可以有效平滑圖像，但可能會使圖像變得模糊。

2. 圖像增強：通過調(diào)整圖像的對比度、亮度等屬性，改善圖像的視覺效果。常用的方法有直方圖均衡化、對比度拉伸、銳化、灰度變換等。這些技術(shù)可以增強圖像的特征，使其更適合后續(xù)的處理和分析。

3. 圖像平滑：使圖像變得更加平滑，減少圖像中的高頻噪聲。常用的圖像平滑方法包括均值濾波、高斯濾波、中值濾波等，與圖像去噪有一定的重疊，但側(cè)重點和效果略有不同。

4. 圖像銳化：通過增強圖像的高頻分量，使圖像的邊緣更加清晰，提高圖像的細(xì)節(jié)。常見的圖像銳化方法有拉普拉斯濾波、Sobel算子、Canny算子等。

5. 圖像變換：改變圖像的尺寸、角度等，以適應(yīng)后續(xù)處理的需求。這包括圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等操作。

還有一些其他的圖像預(yù)處理技術(shù)，如邊緣檢測和圖像分割等，它們也在機器視覺系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的作用。邊緣檢測通過檢測圖像中的邊緣信息，提取圖像的結(jié)構(gòu)特征；而圖像分割則將圖像劃分為若干個具有特定屬性的區(qū)域，以便進(jìn)行后續(xù)的分析和處理。

機器視覺系統(tǒng)的圖像預(yù)處理技術(shù)多種多樣，它們共同構(gòu)成了機器視覺系統(tǒng)的重要組成部分，為后續(xù)的圖像分析和識別提供了堅實的基礎(chǔ)。