機器視覺算法中的圖像去噪技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 統(tǒng)計濾波算法：

均值濾波：將原始圖像中的每個像素值替換為其周圍像素的平均值。這種方法簡單直觀，但在去除噪聲的同時可能會模糊細節(jié)信息。

中值濾波：基于像素周圍鄰域的中值來去除噪聲，對圖像細節(jié)的保護能力相較于均值濾波可能更優(yōu)。

2. 線性濾波方法：

高斯濾波：通過對圖像進行加權(quán)平均來降低噪聲的強度，是一種常用的平滑濾波器，特別適用于去除服從正態(tài)分布的噪聲。

3. 非線性濾波方法：這類方法通常用于處理更復(fù)雜的噪聲情況，能夠更好地保留圖像的邊緣和細節(jié)信息，但具體算法和實現(xiàn)方式可能因應(yīng)用而異。

4. 基于學(xué)習(xí)的方法：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：通過學(xué)習(xí)圖像的局部特征，CNN能夠有效去除多種類型的噪聲。代表性模型如DnCNN，使用殘差學(xué)習(xí)增強去噪性能。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）：通過對抗訓(xùn)練來生成高質(zhì)量的去噪圖像，如DAGAN模型，結(jié)合對抗訓(xùn)練與圖像去噪，提升去噪效果。

自編碼器：將含噪聲的圖像編碼為潛在表示，然后解碼生成去噪圖像。去噪自編碼器專門用于處理帶噪聲的輸入。

這些圖像去噪技術(shù)在機器視覺算法中扮演著重要角色，能夠顯著提高圖像的質(zhì)量和后續(xù)圖像處理的準(zhǔn)確性。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)圖像噪聲的類型和強度以及處理需求選擇合適的去噪算法。