机器视觉系统中的图像预处理技术主要包括以下几种：
1. 图像去噪：这是图像预处理中最常见的任务之一，目的是提高图像的清晰度和质量。常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。均值滤波是将图像中的每个像素替换为其周围像素的平均值，以平滑图像并减少噪声；中值滤波则是用窗口内中间值代替窗口中心像素的值；高斯滤波则是一种权重滤波器，能较好地保留图像边缘信息的同时去除噪声。
2. 图像增强：通过调整图像的对比度、亮度等属性，改善图像的视觉效果。常用的方法有直方图均衡化、对比度拉伸、锐化、灰度变换等。
3. 图像平滑：使图像变得更加平滑，减少图像中的突兀部分。常用的平滑方法也包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
4. 图像变换：改变图像的尺寸、角度等以适应后续处理的需求。图像尺寸调整的方法有最近邻、双线性、双三次插值等，图像旋转也是常见的变换操作。
边缘检测和图像分割也是机器视觉中重要的图像处理技术，但它们更多被归类为后续处理步骤，而非预处理。边缘检测通过检测图像中的边缘信息，提取图像的结构特征；图像分割则将图像划分为若干个具有特定属性的区域，以便进行后续的分析和处理。
机器视觉系统中的图像预处理技术主要包括图像去噪、图像增强、图像平滑和图像变换等，这些技术对提高图像质量和减少噪声至关重要，为后续的图像分析和识别提供了坚实的基础。
