用于执行环境光图像校正的系统

技术领域

本公开涉及一种用于光学成像的装置和方法，特别涉及用于执行环境光图像校正的非接触式皮肤成像系统和方法。

背景技术

在个人护理和健康应用的领域中，特别是在皮肤感测中，针对不引人注目的测量和监控设备的需求日益增加。当前可用的皮肤测量系统提供皮肤量化和皮肤特征监控功能，这些功能提供消费者信息，这些信息可能太小而不能检测、太微弱而不能注意、或者太慢而不能跟随。为了使这些类型的系统被普通消费者认为是可用的，嵌入式感测功能应当是敏感的和特定的。此外，为了建立消费者信任，相关测量的鲁棒性也是必要的。

发明内容

在这种成像测量系统中的一个关键问题是，当它们在不受控制的环境中被使用时，例如在家中，由于未限定的和可能变化的环境照明，在测量中通常存在不一致性。存在当前可用的环境光去除技术，诸如包括受控的照明以探测和推断场景属性的主动照明方法可以被使用。而且，一些当前可用的技术包括受控的捕获设置，例如光照阶段，用于在所有照明方向上捕获人或场景的图像(多路复用照明)，以及在任意照明下重新呈现真实感图像。一些其它技术依赖于投影仪－相机系统针对投影结构化图案用于随后的图像分析。尽管主动技术能够实现高质量的照明分析和编辑，但是这些系统通常是复杂的并且昂贵的。另一方面，闪光照相技术通过在有闪光照明和没有闪光照明的情况下捕获场景的两个图像来提供环境光去除。这些技术已经被用于图像去噪、去模糊、伪像去除、非照片真实感呈现、前景分割和无光泽。

可以观察到，在如图1所示的滚动快门的情况下，在高于相机帧速率的频率处的脉冲或闪烁照明产生具有暗－亮水平带的图像。在图1中，图像中的暗带被标记为D，并且图像中的亮带被标记为B。此外，图2示出了在滚动快门相机处通过脉冲光生成亮带和暗带。针对滚动快门相机，曝光时间t

为了生成针对环境光进行校正的图像，所提出的技术中的一项技术涉及确定针对图像的序列(例如10帧)的每个像素的最小像素值(对应于图案的低相位，即仅存在环境光的地方)和针对图像的序列(例如10帧)的每个像素的最大像素值(对应于图案的高相位，即存在环境光和人造光两个地方)，并且计算最小值和最大值之间的差。然而，由于源自成像传感器的信号通常是有噪声的，特别是在低光条件下，这种技术可能导致不希望的噪声拾取－在理想条件下，计算最大值和最小值之间的差的技术实际上使用噪声最大的值，因为根据定义，这些值是观察的序列的离群值。因此，提供一种用于基于相同的输入图像数据来估计环境光校正图像的改进的系统和方法将是有利的。

为了更好地解决上述一个或多个问题，在第一方面，一种用于执行环境光图像校正的系统被提供。系统包括：光源，其被配置为向对象提供脉冲照明；成像单元，其被配置为在对象被来自光源的脉冲照明照射时捕获对象的多个图像，其中多个图像中的每一个图像以比脉冲照明的波周期短的曝光时间被捕获，其中由光源提供的照明的脉冲频率不是不是帧速率的整数倍，多个图像以帧速率由成像单元捕获整数倍，并且其中多个图像被捕获期间的总时间是脉冲照明的波周期的至少一半；以及控制单元，其被配置为：从多个所捕获的图像中获得预定数目n的候选图像，其中候选图像是在多个所捕获的图像中的n个连续图像；通过对各自与在多个候选图像中的相应像素位置相对应的相应像素进行排序，来生成针对在多个候选图像中的每一个像素位置中的每个像素位置的经排序的像素列表，其中排序基于相应像素的像素值；针对多个候选图像中的每一个像素位置中的每个像素位置，将一组权重应用于相应的经排序的像素列表，其中一组权重与像素值随时间的概率密度函数的最小二乘近似相关联；以及基于多个经加权并且经排序的像素列表，通过对多个经加权并且经排序的像素列表求和，来生成估计的环境光校正图像。

在一些实施例中，n可以至少基于脉冲照明的脉冲频率和多个图像被捕获的帧速率而被预先确定。

在一些实施例中，其中各自与在多个候选图像中的相应像素位置相对应的相应像素可以通过升序被排序。

在一些实施例中，控制单元可以被配置为基于多个候选图像的信噪比来确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重。

在一些实施例中，控制单元可以被配置为用于基于以下中的至少一项来确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重：多个图像被捕获的曝光时间、成像单元的灵敏度水平、以及多个捕获的图像的检测光水平。

在一些实施例中，确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重可以包括从多个预定的权重组选择将被应用的一组权重。

在一些实施例中，可以从预定系数表中选择将被应用于经排序的像素列表的一组权重。

在一些实施例中，成像单元可以被配置为采用滚动快门，使得多个所捕获的图像中的每个图像包括多个亮带和暗带，其中亮带对应于脉冲照明的高状态，暗带对应于脉冲照明的低状态。

在第二方面，提供了一种用于执行环境光图像校正的方法。方法包括：向对象提供脉冲照明；向对象提供脉冲照明；在对象被脉冲照明照射时，捕获对象的多个图像，其中多个图像中的每个图像以比脉冲照明的波周期短的曝光时间被捕获，其中所提供的照明的脉冲频率不是帧速率的整数倍，多个图像以帧速率被捕获整数倍，并且其中多个图像被捕获期间的总时间是脉冲照明的波周期的至少一半；从所捕获的多个图像获得预定数目n的候选图像，其中候选图像是在所捕获的多个图像中的n个连续图像；通过对各自与在多个候选图像中的相应像素位置相对应的相应像素进行排序，来生成针对在多个候选图像中的每一个像素位置中的每个像素位置的经排序的像素列表，其中排序基于相应像素的像素值；针对在多个候选图像中的每一个像素位置中的每个像素位置，将一组权重应用(210)于相应的经排序的像素列表，其中一组权重与像素值随时间的概率密度函数的最小二乘近似相关联；以及基于多个经加权并且经排序的像素列表，通过对多个经加权并且经排序的像素列表求和，来生成(212)经估计的环境光校正图像。。

在一些实施例中，n可以至少基于脉冲照明的脉冲频率和多个图像被捕获的帧速率而被预先确定。

在一些实施例中，可以通过升序对各自与在多个候选图像中的相应像素位置相对应的相应像素进行排序。

在一些实施例中，方法可以进一步包括基于多个候选图像的信噪比来确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重。

在一些实施例中，方法可以进一步包括基于以下中的至少一项来确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重：多个图像被捕获的曝光时间、成像单元的灵敏度水平、以及多个捕获的图像的检测光水平。

在一些实施例中，确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重可以包括从多个预定的权重组中选择将被应用的一组权重。

在第三方面，提供了一种包括计算机可读介质的计算机程序产品，计算机可读介质具有实现在其中的计算机可读代码，计算机可读代码被配置为使得在由合适的计算机或处理器执行时，使计算机或处理器执行如本文描述的方法。

根据上述方面和实施例，解决了现有技术的局限性。特别地，上述方面和实施例使得能够以视频速率准确地估计环境光校正图像，特别是针对在其定时上经常具有显著抖动的低成本成像单元。上述实施例提供了一种用于环境光图像校正的无状态技术，其不需要确定由脉冲照明引起的图案的相位。因此，提供了一种用于环境光图像校正的改进的系统和方法。本公开的这些和其他方面将从下文描述的实施例中变得明显并且参考下文描述的实施例来阐明。

附图说明

为了更好地理解这些实施例，并且更清楚地示出它们是如何实现的，现在将仅通过示例的方式参考附图，在附图中：

图1示出了当对象被脉冲照明照射时对象的图像的示例；

图2示出了在滚动快门处通过脉冲光生成亮带和暗带；

图3是根据一个实施例的、用于环境光图像校正的系统的框图；

图4图示了根据一个实施例的、用于执行环境光图像校正的方法；

图5A是图示了在理论无噪声情况下作为时间函数的像素值的曲线图和示出对应概率密度函数的曲线图；

图5B是图示了作为时间的函数的像素值的曲线图和图示了在实际情况下的对应概率密度函数的曲线图；

图6是图示了针对多个预先计算的权重，在多个帧上的像素序列的标准偏差的曲线图；以及

图7是示出了使用根据本公开的一个实施例的、最大-最小估计和估计技术的一系列模拟测量的结果的图。

具体实施方式

如上所述，提供了一种解决现有问题的改进的系统和方法。

图3示出了根据实施例的装置100的框图，其可以被用于执行环境光图像校正。系统100包括光源110、成像单元120和控制单元130。

光源110被配置为向对象提供脉冲照明。在本公开的上下文中，“脉冲照明”是指在高状态和低状态下以足够高的频率(即，本文中称为脉冲频率)提供的照明。在一些实施例中，光源110可以被配置为提供具有至少70Hz的脉冲频率的照明。

成像单元120被配置为在对象被来自光源110的脉冲照明照射时，捕获对象的多个图像。应当理解，在本公开的上下文中，由于照明是脉冲照明(具有高状态和低状态)，因此在低状态期间，即在对象未被(完全)照明的情况下，多个所捕获的图像中的至少一个或多个图像可以被捕获。

多个图像中的每个图像在以比脉冲照明的波周期短的曝光时间被捕获。由光源110提供的照明的脉冲频率不是在多个图像被成像单元120捕获的帧速率的整数倍。多个图像被捕获期间的总时间是脉冲照明的波周期的至少一半。应当理解，尽管针对多个图像被捕获的总时间的理论最小值是半个波周期，但是实际上，这实际上可以是例如十个波周期，这是因为成像单元120具有比光源110更高的帧速率通常更加困难。在一些实施例中，针对多个图像被捕获期间的总时间的上限可以由成像单元120和/或对象的任何预期的运动确定。

在一些实施例中，对象的多个图像的捕获可以由用户触发，例如经由在系统100处的用户接口。

在一些实际的实现中，为了获得表示像素值的分布的足够数目的数据点，以便来估计在灯接通条件和灯关断条件之间的差异，由成像单元120捕获的多个图像可以是至少8－10帧的量级。例如，如果成像单元的帧速率是100Hz并且捕获的图像的数目是10，则多个图像被捕获期间的总时间是0.1s。同样，由于优选地来避免由用户感知的光的闪烁，脉冲频率可以是在非常高的速率，例如117Hz。利用在该示例中提出的配置，图像被捕获期间的总时间将覆盖大量波周期。通过确保照明的脉冲频率不是帧速率的整数倍，(多个)光脉冲可以在脉动光的不同相位处有效地被采样，这确保有足够的类似分布的数据。

在一些实施例中，成像单元120可以被配置为采用滚动快门，使得多个捕获的图像中的每个图像包括多个亮带和暗带。亮带对应于脉冲照明的高状态，暗带对应于脉冲照明的低状态。

备选地，在一些实施例中，成像单元120可以被配置为采用全局快门。在这些实施例中，全局快门可以被配置为足够快以适应针对成像单元120的要求(例如，关于帧速率和曝光时间)，同时保持足够的信噪比(SNR)。

控制单元130被配置为从由成像单元120捕获的多个图像中获得预定数目n(例如10)的候选图像。候选图像是在多个捕获的图像中的n个连续图像。在一些实施例中，可以至少基于脉冲照明的脉冲频率和多个图像被捕获的帧速率来预先确定n。在一些实施例中，可以基于以下中的至少一项来进一步预先确定n：照明条件和成像单元和/或对象的所检测的移动。

更详细地，控制单元130可以被配置为通过选择由成像单元120捕获的图像的子集来获得候选图像。在一些实施例中，为了减少运动伪影，所获得的预定数目n的候选图像可以被最小化。此外，在一些实施例中，成像单元120可以被配置为仅捕获预定数目n的候选图像。在这种情况下，候选图像可以与捕获的图像相同。

如上所述，在一些实施例中，成像单元120可以被配置为采用全局快门。在这些实施例中，控制单元130可以被配置为通过选择对应于脉冲照明的相同相位的图像来获得候选图像。通过选择对应于脉冲照明的相同相位的图像，排序操作(如下面更详细描述的)可以被改进。

控制单元130还被配置为通过对各自与在多个候选图像中的相应像素位置相对应的相应像素进行排序，来生成针对在多个候选图像中的每一个像素位置中的每个像素位置的经排序的像素列表。排序基于相应像素的像素值。例如，在成像单元120是单色相机的情况下，像素值是由成像单元120照原样捕获的像素值。作为另一示例，在成像单元120是RGB相机的情况下，像素值可以是通过对在候选图像中的相应像素的R值、G值和B值进行处理(例如，使用“Lab”色彩空间并获取L值)而获得的强度值。各自与在多个候选图像中的相应位置相对应的相应像素的排序可以基于强度。备选地，在一些实施例中R值、G值和B值可以独立地被处理。在一些实施例中，各自在多个候选图像中的相应像素位置相对应的相应像素可以按升序被排序。

控制单元130被配置为针对在多个候选图像中的每一个像素位置的每个像素位置，将一组权重应用于相应的经排序的像素列表，并且基于多个经加权的且经排序的像素列表，通过对多个加权的和经排序的像素列表求和来生成经估计的环境光校正图像。一组权重与像素值随时间的概率密度函数的最小二乘近似相关联，这将在下面参考图5A和图5B更详细地解释。

在一些实施例中，控制单元130可以被配置为基于多个候选图像的经估计的信噪比(SNR)来确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重。在一些实施例中，控制单元130可以被配置为基于以下中的至少一项来确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重：多个图像被捕获的曝光时间、成像单元的灵敏度水平(ISO灵敏度)、以及多个捕获的图像的检测光水平。确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重可以包括从多个预定的权重组选择将被应用的一组权重。在一些实施例中，可从预定系数表选择将被应用于经排序的像素列表的一组权重。

总体上，控制单元130可以控制系统100的操作并且可以实现在此描述的方法。控制单元130可以包括一个或多个处理器、处理单元、多核处理器或模块，这些被配置或被编程为以在此描述的方式控制系统100。在特定的实现中，控制单元130可以包括多个软件模块和/或硬件模块，这些软件模块和/或硬件模块各自被配置为执行在此描述的方法中的单独步骤或多个步骤或被用于执行在此描述的方法中的单独步骤或多个步骤。

在一些实施例中，系统100可以进一步包括至少一个用户接口。备选地或附加地，至少一个用户接口可以在系统100外部(即，与系统100分离或远离系统100)。例如，至少一个用户接口可以是另一设备的部分。用户接口可以被用于向系统100的用户提供由在此描述的方法所产生的信息。备选地或附加地，用户接口可以被配置为接收用户输入。例如，用户接口可以允许系统100的用户以手动地输入指令、数据或信息。在这些实施例中，控制单元130可以被配置为从一个或多个用户接口获取用户输入。

用户接口可以是能够向系统100的用户呈现(或输出或显示)信息的任何用户接口。可替换地或另外地，用户接口可以是使系统100的用户能够提供用户输入，与系统100交互和/或控制系统100的任何用户接口。例如，用户接口可以包括一个或多个开关、一个或多个按钮、小键盘、键盘、触摸屏或应用(例如，在平板电脑上或在智能电话上)、显示屏、图形用户接口(GUI)或其他视觉呈现组件、一个或多个扬声器、一个或多个麦克风或任何其他音频组件、一个或多个灯、用于提供触觉反馈(例如，振动功能)的组件、或任何其他用户接口、或用户接口的组合。

在一些实施例中，系统100可以包括存储器。备选地或附加地，一个或多个存储器可以在系统100外部(即，与系统100分离或远离系统100)。例如，一个或多个存储器可以是另一设备的部分。存储器可以被配置为存储可以由控制单元130执行以运行在此描述的方法的程序代码。存储器可以被使用以存储由系统100的控制单元130获取或制造的信息、数据、信号和测量。例如，存储器可以被使用以存储多个所捕获的图像、多个候选图像和/或经估计的环境光校正图像。控制单元130可以被配置为控制存储器以存储多个所捕获的图像、多个候选图像和/或经估计的环境光校正图像。

在一些实施例中，系统100可以包括通信接口(或电路)，用于使系统100能够与系统100内部或系统100外部的任何接口、存储器和/或设备通信。通信接口可以无线地或经由有线连接与任何接口、存储器和/或设备通信。例如，通信接口可以无线地或经由有线连接与一个或多个用户接口通信。类似地，通信接口可以无线地或经由有线连接与一个或多个存储器通信。

应当理解，图1仅示出了说明系统100的方面所需的组件，并且在实际实现中，系统100可以包括所示组件的备选或附加组件。

图4图示了根据一个实施例的用于执行环境光图像校正的方法。所说明的方法总体上可以由系统100执行，并且明确地说，在一些实施例中由系统100的控制单元130执行或在系统100的控制单元130的控制下执行。出于说明的目的，将参考图3的系统100的各种组件来描述图4的框中的至少一些框。

参考图4，在框202处，脉冲照明被提供给对象。具体地，脉冲照明可以由系统100的光源110提供。在框202处提供的照明的脉冲频率可以是至少70Hz。

回到图4，在框204处，当对象被脉冲照明照射时(如参照框202所描述)，对象的多个图像被捕获。应当理解，在本公开的上下文中，由于照明是脉冲照明(具有高状态和低状态)，因此在低状态期间，即在对象未被(完全)照明的情况下，多个捕获的图像中的至少一个或多个图像可以被捕获。

在框204处，以比脉冲照明的波周期短的曝光时间捕获多个图像中的每个图像。在框202处提供的照明的脉冲频率不是在多个图像被捕获的帧速率的整数倍。在框204处多个图像被捕获期间的总时间是脉冲照明的波周期的至少一半。应当理解，尽管针对多个图像被捕获期间的总时间的理论最小值是半个波周期，但是实际上，这实际上可以是例如十个波周期，这是因为具有比光源更高的成像单元的帧速率通常更加困难。在一些实施例中，可以通过成像单元和/或对象的任何预期运动来确定针对多个图像被捕获期间的总时间的上限。

在一些实际实现中，为了获得表示像素值分布的足够数目的数据点，以便估计灯接通条件和灯关断条件之间的差异，捕获的多个图像可以是至少8-10帧的量级。例如，如果成像单元的帧速率是100Hz并且捕获图像的数目是10，则多个图像被捕获期间的总时间是0.1s。同样，由于优选地来避免由用户感知的光的闪烁，脉冲频率可以是在非常高的速率，例如117Hz。利用在该示例中提出的配置，图像被捕获期间的总时间将覆盖大量波周期。通过确保照明的脉冲频率不是帧速率的整数倍，(多个)光脉冲可以在脉冲光的不同相位有效地被采样，这确保有足够的类似分布的数据。

在一些实施例中，采用滚动快门的成像单元可以在框204处被使用。在这种情况下，在框204处的多个所捕获的图像中的每个图像可以包括多个亮带和暗带。亮带对应于脉冲照明的高状态，暗带对应于脉冲照明的低状态。

备选地，在一些实施例中，采用全局快门的成像单元可以在框204处被使用。在这些实施例中，全局快门可以被配置为足够快以适应成像单元120的要求(例如，关于帧速率和曝光时间)，同时保持足够的信噪比(SNR)。

回到图4，在框206处，从在框204处捕获的多个图像获得预定数目n(例如10)的候选图像。具体地，候选图像可以由系统100的控制单元130获得。候选图像是在多个捕获图像中的n个连续图像。在一些实施例中，可以至少基于脉冲照明的脉冲频率和多个图像被捕获的帧速率来预先确定n。在一些实施例中，n可以进一步基于以下中的至少一项来预先确定：照明条件和成像单元和/或对象的检测移动。

预定数目n的候选图像可以是从在框204处捕获的多个图像中选择的子集。在一些实施例中，为了减少运动伪影，所获得的预定数目n的候选图像可以被最小化。同样，在一些实施例中，在框204处捕获的多个图像可以是与预定数目相同的数目。在这种情况下，候选图像可以与捕获的图像相同。

如上所述，在一些实施例中，采用全局快门的成像单元可以在框204处被使用。在这些实施例中，在框206处获得候选图像可以包括选择对应于脉冲照明的相同相位的图像。通过选择对应于脉冲照明的相同相位的图像，可以改进排序操作(如下面关于框208更详细描述的)。

返回至图4，在框208处，通过对各自与在框206处获得的多个候选图像中的各个像素位置相对应的各个像素进行排序，生成针对在多个候选图像中的每一个像素位置的每个像素位置的经排序的像素列表。在框208处的排序基于相应像素的像素值。可以由系统100的控制单元130执行在框208处的经排序的像素列表的生成。

如上参照图3所述，在使用单色相机捕获多个图像的示例中，像素值是原样的像素值。作为另一示例，在使用RGB相机捕获多个图像的情况下，像素值可以是通过对在候选图像中的相应像素的R值、G值和B值进行处理(例如，使用“Lab”处理并且获取L值)而获得的强度值。每个对应于在多个候选图像中的相应位置的相应像素的排序可以基于强度。特别地，在一些实施例中，相应像素的排序可以基于一群组像素的平均强度，以便增强技术的鲁棒性。在一些实施例中，各自与在多个候选图像中的相应像素位置相对应的相应像素可以按升序排序。

返回至图4，在框210处，针对在多个候选图像中的每一个像素位置的每个像素位置，将一组权重应用于相应的经排序的像素列表。该组权重的应用可以由系统100的控制单元130执行。该组权重与像素值随时间的概率密度函数的最小二乘近似相关联。在一些实施例中，可以从预定系数表选择将被应用于经排序的像素列表的一组权重。

尽管图4中未示出，但是在一些实施例中，方法可以进一步包括基于多个候选图像的经估计的信噪比来确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重。此外，方法可以进一步包括基于以下中的至少一项来确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重：多个图像被捕获的曝光时间、成像单元的灵敏度水平、以及多个所捕获的图像的检测光水平。确定将被应用的该组权重的步骤可以在框210之前的任何时间被执行。在这些实施例的一些实施例中，确定将被应用于经排序的像素列表的一组权重可以包括从多个预定权重组中选择将被应用的一组权重。

返回至图4，在框212处，基于多个经加权并且经排序的像素列表，通过对多个经加权并且经排序的像素列表求和，生成经估计的环境光校正图像。经估计的环境光校正图像的生成可以由系统100的控制单元130来执行。

图5A是图示了在理论无噪声情况下作为时间函数的像素值的曲线图和图示了在理论无噪声情况下相应的概率密度函数的曲线图，并且图5B是图示了在实际情况下作为时间函数的像素值的曲线图和图示了在实际情况下相应的概率密度函数的曲线图。上面参考图3和图4描述的估经计的环境光校正图像的生成基于最大似然估计(MLE)理论。在MLE内，给定一组观察来估计模型的参数。MLE的原型示例是在给定过程的多个观察的情况下确定针对高斯过程的偏差和标准偏差的最佳可能估计。图5A表示在理论无噪声条件下随时间(多个帧或候选图像)的示例性像素值，例如在特定图像位置y，x处的红色像素值，以及相应的概率密度函数。在MLE的背景中，为了估计环境光校正图像，需要基于多个观察(即，样本)来估计高值和低值(即，a

比较图5A和图5B，在图5B所示的实际情况下，特别是在低光条件下拾取噪声。在具有标准偏差的高斯噪声的假设下，可以示出概率分布函数由如下给出：

其中：

以及：

该概率分布函数f(x|d，a

与针对MLE估计的原型示例相反，在实际情况下，不可能得出分析等式，因为MLE估计产生求和项的乘积。然而，可以使用最小二乘近似来进行改进的估计。假设特定像素值的观察序列在多个候选图像上被接收。“max－min”估计可以被视为对观察的序列进行排序，用+1对最大值进行加权，用－1对最低值进行加权，并且用0对在之间的所有观察进行加权。沿着这样的思路，环境光校正图像的估计可以被视为不同地加权经排序的观察的序列以获得更准确的估计：

其中w是预先计算的一组权重，s

假定观察的序列的统计，包括信噪比(SNR)的估计和序列的长度，即候选图像的数目，通过模拟可以预先计算或预定的用于估计a

同样在一些实施例中，将被应用的最佳权重组可以是SNR的函数。因此，在典型情况下，可以预先计算系数的2D表，其中基于当前SNR的估计或代理，一组权重可以被选择。图6示出了用于多个SNR的针对最小二乘估计的多个预先计算的权重。该图中所示的值是多个帧(即候选图像)上的像素序列的标准偏差。SNR的估计可以例如通过计算观察序列(即，多个候选图像)的标准偏差来获得，其可以被解析地描述为：

其中X是由实际信号S和噪声N组成的信号，μ是信号X的平均值，以及μ

因此，对于给定的或已知的噪声水平(方差)

表1－使用伪码的估计器的比较

在图7中提供了使用在此提出的最大－最小估计和估计技术的一系列模拟测量的结果，其显示平均而言提出的估计技术更精确。更详细地，图7包含针对许多不同SNR的用于最大－最小估计和最小二乘估计的估计的概率分布函数的比较，其中在这些模拟中噪声水平保持恒定。图7中每个子图上方的a

还提供了一种包括计算机可读介质的计算机程序产品，该计算机可读介质具有包含在其中的计算机可读代码，该计算机可读代码被配置为使得在由合适的计算机或处理器执行时，使该计算机或处理器执行在此描述的一种或多种方法的至少一部分方法。因此，应当理解，本公开也适用于计算机程序，特别是适用于将实施例付诸实践的载体上或将实施例付诸实践的载体中的计算机程序。该程序可以是源代码、目标代码、代码中间源和目标代码诸如以部分编译的形式、或者适于针对在根据在此描述的实施例的方法的实现中使用的任何其他形式。

还应当理解，这种程序可以具有许多不同的架构设计。例如，实现方法或系统的功能的程序代码可以被细分为一个或多个子例程。在这些子例程之间分配功能的许多不同方式对于本领域技术人员来说是显而易见的。子例程可以一起被存储在一个可执行文件中以形成自包含程序。这样的可执行文件可以包括计算机可执行指令，例如处理器指令和/或解释器指令(例如Java解释器指令)。备选地，一个或多个或所有子例程可以被存储在至少一个外部库文件中，并且静态地或动态地与主程序链接，例如在运行时。主程序包含对至少子例程中的一个子例程的至少一个调用。子例程还可以包括对彼此的函数调用。

涉及计算机程序产品的实施例包括对应于在此阐述的至少方法中的一个方法的每个处理阶段的计算机可执行指令。这些指令可以被细分成子例程和/或存储在可以静态地或动态地被链接的一个或多个文件中。涉及计算机程序产品的另一实施例包括对应于在此阐述的至少系统和/或产品中的一个系统和/或产品的每个装置的计算机可执行指令。这些指令可以被细分成子例程和/或存储在可以静态地或动态地被链接的一个或多个文件中。

计算机程序的载体可以是能够承载程序的任何实体或设备。例如，载体可以包括数据存储器，诸如ROM，例如CD ROM或半导体ROM，或磁记录介质，例如硬盘。此外，载体可以是诸如电或光信号的可传输载体，其可以经由电缆或光缆或通过无线电或其它手段来传送。当程序被包含在这样的信号中时，载体可以由这样的电缆或其它设备或装置构成。备选地，载体可以是其中嵌入了程序的集成电路，集成电路适于执行相关方法或在相关方法的执行中使用。

通过研究附图、公开内容和所附权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时可以理解和实现所公开实施例的变型。在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其它单元可以实现权利要求中所述的若干项的功能。在相互不同的从属权利要求中叙述某些措施的事实并不表示不能有利地使用这些措施的组合。计算机程序可以被存储/被分布在适当的介质上，诸如与其他硬件一起提供或作为其他硬件的一部分提供的光存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，诸如经由因特网或其他有线或无线电信系统。权利要求中的任何附图标记不应被解释为限制范围。