在机器视觉系统中处理高噪声图像，可以采取以下一系列方法：
1. 统计方法：
均值滤波器：通过计算像素周围邻域的平均值来去除噪声，简单易实现，但对图像细节的保护能力有限。
中值滤波器：使用像素周围邻域的中值来去除噪声，特别适用于脉冲噪声（如椒盐噪声）的处理。
2. 线性滤波方法：
高斯滤波器：通过对图像进行加权平均来降低噪声的强度，同时能在一定程度上保护图像的细节。
卷积滤波器：通过卷积操作提取图像中的特征，并去除噪声，适用于处理具有复杂噪声和图像结构变化的图像。
3. 非线性滤波方法：
非局部均值去噪算法：去噪效果优秀，能很好地保护图像的边缘信息，但算法复杂度较高。可以通过改进方法，如区分大梯度区域和小梯度区域，以降低算法复杂度并提高去噪效果。
4. 基于学习的方法：
这类方法通常涉及机器学习或深度学习技术，能够自适应地学习并去除图像中的噪声。虽然具体实现可能较为复杂，但通常能取得较好的去噪效果。
5. 其他方法：
基于频域的小波去噪方法：通过频域分析去除噪声，适用于处理具有特定频域特性的噪声。
基于偏微分方程的去噪方法：通过求解偏微分方程来去除噪声，适用于处理具有连续性质的噪声。
在实际应用中，可以根据图像噪声的类型、强度以及处理需求，选择合适的去噪方法或组合多种方法进行处理。还需要注意去噪后图像的质量评价，以确保处理效果满足实际需求。
