機器視覺中的光照校正算法主要包括以下幾種：

1. 直方圖均衡化（Histogram Equalization）：這是一種簡單而有效的光照補償算法，通過重新分配圖像像素的灰度級來增強圖像的對比度，從而在一定程度上改善圖像的亮度不均勻性。但需要注意的是，這種方法可能會導致細節(jié)的丟失和圖像的過度增強。

2. 自適應直方圖均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）：與直方圖均衡化相比，自適應直方圖均衡化能夠更好地處理圖像的局部亮度變化，提高圖像的細節(jié)表現。

3. Retinex算法：Retinex算法是另一種用于光照校正的有效方法，它基于人類視覺系統(tǒng)的特性，能夠在不同光照條件下保持圖像的色彩和亮度一致性。

4. CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法：CLAHE是自適應直方圖均衡化的一種改進版本，它通過限制對比度來避免圖像的過度增強，同時保持圖像的細節(jié)和清晰度。

在實際應用中，可以根據具體的圖像特點和光照條件選擇合適的算法進行光照校正，以達到最佳的圖像處理效果。