在機器視覺系統(tǒng)中處理高噪聲圖像，可以采取以下一系列方法：

1. 統(tǒng)計方法：

均值濾波器：通過計算像素周圍鄰域的平均值來去除噪聲，簡單易實現(xiàn)，但對圖像細節(jié)的保護能力有限。

中值濾波器：使用像素周圍鄰域的中值來去除噪聲，特別適用于脈沖噪聲（如椒鹽噪聲）的處理。

2. 線性濾波方法：

高斯濾波器：通過對圖像進行加權(quán)平均來降低噪聲的強度，同時能在一定程度上保護圖像的細節(jié)。

卷積濾波器：通過卷積操作提取圖像中的特征，并去除噪聲，適用于處理具有復(fù)雜噪聲和圖像結(jié)構(gòu)變化的圖像。

3. 非線性濾波方法：

非局部均值去噪算法：去噪效果優(yōu)秀，能很好地保護圖像的邊緣信息，但算法復(fù)雜度較高。可以通過改進方法，如區(qū)分大梯度區(qū)域和小梯度區(qū)域，以降低算法復(fù)雜度并提高去噪效果。

4. 基于學習的方法：

這類方法通常涉及機器學習或深度學習技術(shù)，能夠自適應(yīng)地學習并去除圖像中的噪聲。雖然具體實現(xiàn)可能較為復(fù)雜，但通常能取得較好的去噪效果。

5. 其他方法：

基于頻域的小波去噪方法：通過頻域分析去除噪聲，適用于處理具有特定頻域特性的噪聲。

基于偏微分方程的去噪方法：通過求解偏微分方程來去除噪聲，適用于處理具有連續(xù)性質(zhì)的噪聲。

在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)圖像噪聲的類型、強度以及處理需求，選擇合適的去噪方法或組合多種方法進行處理。還需要注意去噪后圖像的質(zhì)量評價，以確保處理效果滿足實際需求。