总结下面这段文本的关键词，在现代社会，机器视觉技术已成为人们研究和应用的热点话题。它可以帮助我们识别图像和视频中的物体、人脸等信息，并且可以应用于自动驾驶、智能安防、医学诊断等领域。机器视觉技术的应用越来越广泛，但与之相对应的挑战也越来越多。其中一个重要的挑战就是噪声的影响。在真实应用场景中，图像和视频中可能存在各种噪声，如噪声、扭曲、模糊等，这使得机器视觉技术的准确性和性能受到影响。

针对噪声问题，许多学者提出了各种方法。其中一个常用的方法是使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）。CNN是一种能够学习图像特征的神经网络，它已被证明在图像分类、物体检测等任务中具有出色的表现。针对噪声问题，CNN可以通过学习数据中的噪声和噪声分布，从而提高机器视觉技术的性能。

除了CNN之外，还有其他方法可以帮助解决噪声问题。例如，通过对图像使用去噪滤波器可以减少图像的噪声。另外，对于特定的任务，可以使用不同的先验知识来降低噪声带来的影响。

研究机器视觉技术中的噪声问题还有很长的路要走，但是已有的方法为我们提供了有益的启示。未来，随着大数据和计算机硬件能力的不断提高，我们有信心能够进一步提高机器视觉技术的准确性和性能。
机器视觉技术、噪声、深度学习、卷积神经网络、去噪滤波器、先验知识