"光度情報を提供するための複数の画像センサを備えた画像検出装置102のフライスクリーン効果を評価するための方法において、複数の光度情報104および複数のパラメータ108に基づく画像情報の画像特性を規定し、前記複数の画像センサのそれぞれに前記複数のパラメータのそれぞれ1つを割り当てるステップと、画像特性が理想の画像特性に少なくとも近い複数のパラメータ108のための複数のパラメータ値を算出106し、前記複数のパラメータが前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わすようにするステップと、を有していることを特徴とする、画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法。画像特性を規定する前記ステップが、結果として得られた光度情報を規定するために、複数の光度情報を統合するステップ321と、複数のパラメータが与えられた光度情報327を規定するために、結果として得られた光度情報104に複数のパラメータ108を与えるステップ325と、画像特性を、与えられた光度情報の画像特性331として規定するステップ329と、を有している、請求項1記載の方法。画像特性を規定する前記ステップ329が、与えられた複数の光度情報443を規定するために、複数の前記光度情報104のそれぞれに複数のパラメータ108を与えるステップ441と、与えられた複数の光度情報の画像特性447のそれぞれを規定するステップ445と、与えられた複数の光度情報の画像特性を統合することによって画像特性451を規定するステップ449と、を有している、請求項1記載の方法。複数のパラメータ108が、画像検出装置のフォト応答不均一性PRNUまたはダークシグナル不均一性DSNUを表わすか、または画像検出装置のフォト応答不均一性PRNUもダークシグナル不均一性DSNUも表わす、請求項1から3までのいずれか1項記載の方法。複数のパラメータ値を最小化プロセスに基づいて算出する、請求項1から4までのいずれか1項記載の方法。前記画像特性が、画像情報の空間的および/または時間的な特性を表わす、請求項1から5までのいずれか1項記載の方法。画像検出装置102のフライスクリーン効果を修正するための方法において、請求項1から6までのいずれか1項に従って、前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わす複数のパラメータのための複数のパラメータ値108を算出するステップと、複数の画像センサの光度情報104を複数の前記パラメータ値によって修正212し、フライスクリーン効果に関連して修正された光度情報214を規定するステップと、を有していることを特徴とする、画像検出装置102のフライスクリーン効果を修正するための方法。複数の画像センサが連続的に複数の光度情報104を提供する、前記画像検出装置102の運転モード中に、複数のパラメータ値を算出106するステップを何度も繰り返し実行し、前記修正212ステップ中に、最後に規定された複数のパラメータ値を前記光度情報に与える、請求項7記載のフライスクリーン効果を修正するための方法。請求項1から8までのいずれか1項記載の方法のステップを実施するために構成されていることを特徴とする、装置。請求項1から8までのいずれか1項記載の方法を実施するためのプログラムコードを備えたコンピュータプログラム製品であって、前記プログラムが前記装置において実行されることを特徴とする、コンピュータプログラム製品。このような背景から、本発明によって、独立請求項に記載した、画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法、画像検出装置のフライスクリーン効果を修正するための方法、さらにこれらの方法を使用した装置、並びにそれに対応するコンピュータプログラム製品が提案されている。有利な実施態様は、それぞれの従属請求項および以下の説明に記載されている。本発明は、画像検出装置によって検出された画像情報が、画像検出装置の運動または画像検出装置によって検出された周囲の状況に基づいて連続的に変化する、という認識に基づいている。一定の継続時間に亘って検出された画像情報が、その平均値を算出されるかまたは加算されると、結果として得られた画像情報は典型的な形式で平滑な経過を有する。平滑な経過が妨害される領域は、画像検出装置によって引き起こされる妨害を意味する。実際の画像検出装置はこのような妨害を引き起こすので、画像検出装置によって検出された画像情報並びに検出された複数の画像情報から発生する、結果として得られた画像情報は、平滑な経過を有していない。画像検出装置によって引き起こされた妨害は、画像検出装置のモデル記述内の相応のパラメータによって記述される。これらのパラメータが画像検出装置に最適に適合されると、画像検出装置によって検出された画像情報は、これらのパラメータによって、平滑な経過を有するように修正される。したがって、これらのパラメータは、結果として得られた画像情報にモデル記述に応じたパラメータが与えられ、結果として得られた画像情報ができるだけ平滑な経過を有する、パラメータのための値が探し出されることによって、規定することができる。選択的に、検出された画像情報にパラメータが与えられ、次いで、検出された画像情報の平滑性がそのつど規定されるようにしてもよい。次いで、検出された画像情報の平滑性のための個別の値が、結果として得られた平滑性として統合され、結果として得られた平滑性が最小化されている、パラメータのための値が規定される。本発明による数式は、画像シーケンスの分析に基づく、フライスクリーン効果の評価のためのオンライン法を記述する。これは特に、フライスクリーン効果が実験室環境の外で測定され修正されることを意味する。この目的を達成するために、個別画像の検出および値に関するいくつかの仮定が与えられる。この数式は、自然の周囲環境における個別画像検出のビデオに基づく種々異なる方法のために適している。特に、最近の自動車フロントカメラまたは移動式ロボットのカメラのビデオシーケンスのために適している。オンラインFPN修正を用いて、検出されたシーケンスにおけるフライスクリーン効果の修正を実行することができる。従って、1つのビデオシーンにおけるフライスクリーン効果の修正が、一般的なセンサにおいて特に光量の少ないシーケンスにおいて画像品質を改善する。カラー再構成においても改善の可能性がみられる。特に、計算過程において多くのピクセル値を関連付ける必要があるカラー再構成においては、精確なピクセル値が必要となる。FPN修正された画像データは、特に照明が弱いシーケンスにおいて画像中のカラーノイズを低減する。さらにアルゴリズム関数の改善の可能性がみられる。多くのアルゴリズムは、良好なつまりそれぞれのアルゴリズムに適した良好な画像信号に依存する。フライスクリーン効果、特に好適な形式で発生した分割FPNは、画像処理アルゴリズム、例えばトレース識別アルゴリズムを妨害する。フライスクリーン効果の修正は、このようなアルゴリズム関数の関数を改善する。実地において、数年後に画像検出装置の校正を更新することも有意義である。本発明はオンラインFPN修正アルゴリズムに関するものであるので、フライスクリーン効果は所定の時間間隔内で修正することができる。つまり、長い時間軸に亘って連続するフライスクリーン効果の変化を修正することができる、ということである。これによって製品の品質が改善される。実地において、温度に基づくFPN修正値を検出することも可能である。フライスクリーン効果は、一般的に温度に著しく依存する現象である。オンラインFPN修正によって、種々異なる温度依存性の修正パラメータデータが検出され、修正される。測定されたすべてのデータは、温度依存性であり、したがってオンラインFPN修正なしでも測定することができる。しかしながら、オンラインFPN修正値によって、FPNを温度に依存して修正することができる。これによって、製造プロセスにおけるコスト削減も得られる。オンラインFPN修正を使用すれば、フライスクリーン効果が測定され次いで機器にメモリーされることによって、製造プロセス中のステップが省略される。このような形式で、機器内のメモリースペースも縮小できる。これにより、良好な修正法に基づく安価な画像機器ハードウエアを使用することができる。本発明による数式は、測定された画像または画像シーケンスの空間的および/または時間的な特性つまり画像特性の微分に基づいている。この画像特性は、平滑性によって実現されるが、平滑性変化によってまたはそれとは全く異なって規定されたグローバルな画像特性によっても実現される。このような画像特性は、一般的に数で表わされる。追加的に、理想画像または理想的な画像シーケンスのための画像特性に関する仮定が評価される。評価は、例えば論理的に導き出されるか、または発見的につまり経験から推論される。測定された画像特性が想定された理想的な画像特性と比較されることによって、画像修正パラメータが評価され、この画像修正パラメータによって、測定された画像の画像特性が理想的な画像特性に向かって修正される。最小化プロセスは、与えられた入力データのための理想的なパラメータ群を得る。この場合、理想的な画像が完全に既知である必要はない。むしろ、この画像の抽象的な画像特性を、得られた結果が理想的な使用に有意義に用いることができる、と規定するだけで十分である。FPN修正の場合、本発明による数式は次のように使用することができる。測定された画像のグローバルなパラメータとして、1つのシーケンスの統合された個別画像の平滑性が評価されるか、または選択的に複数の個別画像の平滑性が統合される。想定された理想画像として、妨害されない平滑な画像が想定される。測定された画像の平滑性を理想画像の想定された理想の平滑性に修正する修正パラメータは、センサモデルによっても記述され、したがって、固定パターンノイズFixedPatternNoiseによっても識別される。最小化プロセスは、与えられた画像の数のための理想的なパラメータ群を得る。この画像がサンプリング的に選択されていて、数から見て十分であれば、得られたFPNはモデルの枠内で画像検出装置のFPNにも相当する。本発明は、光度情報を提供するための複数の画像センサを備えた画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法において、次のステップ、即ち、複数の光度情報および複数のパラメータに基づく画像情報の画像特性を規定し、この際に前記複数の画像センサのそれぞれに前記複数のパラメータのそれぞれ1つを割り当てるステップと、画像特性が理想の画像特性に少なくとも近い複数のパラメータのための複数のパラメータ値を算出し、この際に、前記複数のパラメータが前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わすようにするステップとを有している。フライスクリーン効果、英語でFixedPatternNoiseとは、画像検出装置の技術的な構造によって生ぜしめられる不都合な画像生成物のことである。画像検出装置は、カメラまたはカメラの部分例えば複数の画像センサである。画像検出装置は、例えば自動車に、自動車の周囲の状況を検知するために配置される。光の強さつまり光度は、画像検出装置の画素によって検知することができる。隣接し合う多数の画素の、同時にまたは互いに直接連続的に検出された光度は、1つの光度情報に統合される。したがって、光度情報とは、画像検出装置の画像または記録、または相応の画像の部分領域または相応の記録のことである。したがって、光度情報は、画像検出装置のセンサ面の領域によって検出若しくは提供される。センサ面に2次元の座標系が設置されると、種々異なる座標のための光度情報が種々異なる光度値を有する。同様に、座標系の種々異なる座標のための複数のパラメータは種々異なる値を有する。複数のパラメータ値は、数の行列として表わされ、この場合、各画像センサに、パラメータ値としての専用の数が割り当てられる。複数の光度情報は、時間的に連続して、センサ面の同一の領域によって検出される。使用された光度情報の数は、画像検出装置の画素による光度の最大可能な分解能に基づいている。したがって、光度情報の数は、分解能よりも大きく選定されていてよい。画像検出装置は、1つのモデルによって記述される。このモデルは、画像検出装置によって検出される実際の画像情報と、画像検出装置によって相応に検出された画像情報との間の関係を規定することができる。このモデルは、数学的な関数を表わす。少なくとも1つのパラメータは、モデルの変数であってよい。特に、少なくとも1つのパラメータはフライスクリーン効果を表わす、モデルの妨害値であってよい。画像情報は、光度情報が統合され次いで複数のパラメータが与えられることによって、または光度情報にそれぞれ複数のパラメータが与えられ次いでこれら光度情報が統合されることによって、光度情報並びにパラメータの数によって規定される。画像特性は、画像情報の空間的および/または時間的な特性を表わす。理想の画像特性は、前方における理想画像または理想的な画像シーケンスのために評価される。画像特性は、1つの値または数によって示される。理想の画像特性と、実際のパラメータ値によって算出される実際の画像特性との比較に基づいて、画像特性を理想の画像特性に近づけることができる。この比較を複数回行うことによって、理想の画像特性と実際の画像特性との間の相違が最小であるかまたは許容範囲内であるパラメータ値を見つけ出すことができる。適当な画像特性の1例は、画像情報の平滑性である。平滑性は、画像情報に関連する高周波数が存在しないことを意味する。最小の平滑性は、一定な画像情報において存在するが、これは望ましくない。何故ならば一定な画像情報において画像情報は消去されるからである。理想の画像特性に相当する望ましい平滑性は、妨害となる画像部分を含有していない。このような妨害となる画像部分は、少なくとも空間的な高い周波数によって表わされ、妨害のない理想的な画像情報には生じない。これに応じて、複数のパラメータ値の個別のパラメータ値は、画像特性が理想の画像特性に相当するか、または理想の画像特性にできるだけ近い、例えば理想の画像特性の値の所定の値範囲内にあるように選択することができる。平滑性の例として、画像情報ができるだけ低い周波数を有していれば、理想の画像特性が得られる。フライスクリーン効果のための相応のオンライン評価法は、オンラインで、つまり画像検出装置が周囲の状況の記録を提供する、画像検出装置の運転中に実行される。1実施形態によれば、画像特性を規定するステップが、結果として得られた光度情報を規定するために、複数の光度情報を統合するステップと、複数のパラメータが与えられた光度情報を規定するために、結果として得られた光度情報に複数のパラメータを与えるステップと、画像特性を、与えられた光度情報の画像特性として規定するステップと、を有している。統合は、光度情報から平均値が形成されるかまたは複数の光度情報が加えられることによって、行われる。統合は、全く別の形式で、例えば過ぎ去った時間に基づく数値決定として実施することもできる。個別の光度情報も、また結果として得られた光度情報も、フライスクリーン効果によって惹起された妨害を有している。結果として得られた光度情報に複数のパラメータを与えることによって、フライスクリーン効果によって惹起された妨害を減少させることができる。妨害が複数のパラメータによって良好に表わされていればいるほど、与えられた光度情報における妨害は、複数のパラメータを使用することによって、より良好に減少せしめられる。妨害が良好に減少されればされるほど、与えられた光度情報は、より妨害の少ない例えばより平滑なものとなる。したがって、例えば与えられた光度情報の理想的な平滑性をもたらす複数のパラメータ値が、フライスクリーン効果によって惹起された妨害を減少させるために最も適している。一定な画像を生ぜしめる最大可能な平滑性が得られないようにするために、最小化規定は、規則性パラメータアルファおよびベータも含有している。規則性パラメータは、修正後の平滑性が実際の情報の仮定されたまたは経験に基づく平滑性とできるだけ合致するように、選定される。選択的な実施形態によれば、画像特性を規定する前記ステップが、次のステップを有していてよい。即ち、与えられた複数の光度情報を規定するために、複数の前記光度情報のそれぞれに複数のパラメータを与えるステップと、与えられた複数の光度情報の画像特性のそれぞれを規定するステップと、与えられた複数の光度情報の画像特性を統合することによって画像特性を規定するステップとを有していてよい。光度情報のそれぞれに複数のパラメータを加えることによって、フライスクリーン効果によって惹起された、それぞれの光度情報の妨害を減少させることができる。画像特性例えば平滑性は、適当な数学的または論理的な関数によって規定される。個別の画像特性の値の統合は、これら複数の値の平均値が形成されることによって、または前記複数の値が加えられることによって、行われる。光度情報の妨害が複数のパラメータによって減少される程度が大きいほど、与えられた光度情報の妨害はより小さく、また平滑性の例、つまり結果として得られた平滑性のための値はより小さい。この場合、平滑性の値がより小さいとは非常に滑らかであることを意味し、また平滑性の値がより大きいとは平滑ではないつまり粗い、ということを意味する。少なくとも1つのパラメータは、ダークシグナル不均一性DarkSignalnon-UniformityDSNUを表わし、追加的または選択的に画像検出装置のフォト応答不均一性PhotoResponseNon-UniformityPRNUを表わす。基本的に、FPNパラメータのすべての組み合わせが評価される。フォト応答不均一性は、画像検出装置の独特なノイズ割合に関係する。ダークシグナル不均一性は、光が画像検出装置にぶつからない場合の、平均値に対する個別のセンサ領域の信号反応のずれである。パラメータPRNUおよびDSNUによって、フライスクリーン効果は非常に良好に記述される。フライスクリーン効果を考慮してモデルに合わせて形成された光度情報を規定するために、例えば少なくとも1つのパラメータが、画像検出装置によって検出される、1つのモデルによる光度情報に加えられるファクターおよび/または加数を有していてよい。ファクターとしてパラメータPRNUが使用され、加数としてパラメータDSNUが使用される。複数のパラメータの複数のパラメータ値は、最小化プロセスを基にして算出される。同様に、複数のパラメータのそれぞれのために、それぞれ1つの適当なパラメータ値が算出される。例えば、複数のパラメータ値が、画像情報の平滑性を記述する関数の最小値として規定され、この関数は、画像検出装置の検出面の少なくとも1つの主延在方向に亘っての画像情報の微分を含んでいる。従って、画像特性の値例えば平滑性が、数学的に規定され評価される。一般的に、画像特性は、画像情報の空間的な特性、および追加的または選択的に画像情報の時間的な特性を表わす。本発明はさらに、画像検出装置のフライスクリーン効果を修正するための方法において、次のステップを有している。つまり、前記実施形態に従って、前記画像検出装置のモデル内のフライスクリーン効果を表わす複数のパラメータのための複数のパラメータ値を算出するステップと、複数の画像センサの光度情報を複数の前記パラメータ値によって修正し、フライスクリーン効果に関連して修正された光度情報を規定するステップとを有している。修正は、複数のセンサによって検出された光度情報に複数のパラメータが与えられることによって、例えば光度情報に相応のパラメータ値が乗算されるかまたは相応のパラメータ値が加算されることによって、行われる。この修正によって、検出された光度情報は算出されたフライスクリーン効果を修正することができる。これによって、存在するフライスクリーン効果の完全なまたは部分的な修正が得られる。1実施形態によれば、複数の画像センサが連続的に複数の光度情報を検出する、前記画像検出装置の運転モード中に、複数のパラメータ値を算出するステップが何度も繰り返し実行される。これによって、前記修正ステップ中に、検出された光度情報に、最後に規定された複数のパラメータ値が加えられる。このような形式で、例えば温度に基づく変化に迅速に対応することができる。したがって、パラメータ値の算出のステップは、画像検出装置の検出された温度の所定の値に応答して、または画像検出装置の周囲状況に応答して実行することができる。本発明はさらに、本発明による方法のステップを相応の装置において実行するか、若しくは実行に移すために構成された装置を提供する。制御装置として構成された本発明のこの変化実施例によっても、本発明の課題は迅速かつ効果的に解決される。装置とは、センサ信号を処理し、このセンサ信号に基づく制御信号を発信する、もっぱら電気機器のことである。この装置は、ハードウエアおよび/またはソフトウエア的に構成することができるインターフェースを有している。ハードウエア的な構成において、インターフェースは例えば、種々異なる装置の機能を含有するいわゆるシステムASICsの部分であってよい。しかしながら、このインターフェースは、固有の集積回路であるかまたは少なくとも部分的に不連続的な素子より成っていてもよい。ソフトウエア的な構成において、インターフェースは、例えば別のソフトウエアモジュールの隣のマイクロコントローラに設けられたソフトウエアモジュールであってよい。また、プログラムコードを有するコンピュータプログラム製品も有利である。このプログラムコードは、機械読み取り可能なキャリア例えば半導体メモリー、ハードディスクまたは光学メモリーに記憶することができ、前記プログラムが、コンピュータに相当する機器において実行される時に、前記実施形態に記載された方法を実施するために用いられる。本発明を以下に例として添付の図面を用いて具体的に説明する。以下に記載した本発明の好適な実施例では、様々な図面に図示された類似の作用を有する部材には、同じ符号または類似の符号が使用されており、この場合、これらの部材の繰り返しの説明は省かれている。図1には、本発明の1実施例による画像検出装置のブロック図が示されている。画像検出装置は画像センサ102を有しており、該画像センサ102は、この画像センサ102に衝突する、矢印で示された光の強さを検出するために構成されている。またこの画像センサ102は、画像センサ102の部分領域また全検出面において検出された光の強さに関する情報を有する光度情報104を送信するように構成されている。画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための装置106は、画像センサ102によって種々異なる検出時点で検出されかつ送信される複数の光度情報104を受信するために構成されている。この装置106は、複数の光度情報104から形成される画像情報の画像特性を規定するために構成されている。以下では、画像特性として例えば平滑性が用いられる。この装置106は平滑性を用いながら、さらに画像検出装置によって生ぜしめられたフライスクリーン効果を表す単数または複数のパラメータ値108を規定するために構成されている。このパラメータ値108は、装置106によって次の使用のために送信される。図2は、本発明の1実施例による、画像検出装置のフライスクリーン効果を修正するための装置のブロック図を示す。この装置は、修正装置212を有しており、この修正装置212は、画像検出装置によって検出され送信された光度情報104、並びにフライスクリーン効果を修正するために適したパラメータ値108を受信するために構成されている。この修正装置212はさらに、光度情報104内に存在するフライスクリーン効果をパラメータ値108を用いて修正するために、および相応に修正された光度情報214を送信するために構成されている。図3は、本発明の1実施例による、画像検出装置のフライスクリーン効果を評価するための方法のフローチャートを示す。この方法は、例えば、図1に示した装置106によって実行することができる。この方法によって、例えば図2に示された修正装置212によって使用されるパラメータ値108が生ぜしめられる。ステップ321において、結果として得られた光度情報323を規定するために、複数の光度情報104が統合される。ステップ325において、複数のパラメータが与えられた光度情報327を規定するために、結果として得られた光度情報に複数のパラメータのパラメータ値108が加えられる。ステップ329において、与えられた光度情報327の平滑性331が算出される。このために、適当な数学的または論理的な関数が用いられる。ステップ325,329は、別のパラメータ値108で繰り返し実行され、それぞれ結果として得られた平滑性331の値が互いに比較される。平滑性331の値が最も小さいパラメータ値108が、最適なパラメータ値108とみなされ、送信される。ステップ325,329の代わりに、1群の最適なパラメータ値108を、適当なアルゴリズム例えば最小化プロセスによって得ることもできる。この数式について、以下に1実施例を用いて詳しく説明する。従来の2D画像検出法において、光学系が使用される。この光学系は、所定の立体角からから成る周辺状況の光度情報を2Dセンサ装置に投影する。これは以下の式で表わされる:この式中、IW,2Dはセンサ平面における光度情報を表わす。十分に長い時間長さに亘って平均値が算出されていれば、前記情報IW,2Dの平均値は平滑化されているものとみなされる。平均化は、簡単な積分または加算または、例えば上記式2に示された積分をさらに時間Tで割る具体的な平均値形成によって実施される。この仮定は、前記情報IW,2Dが時間の経過に伴って実際値に変化するという事実に基づいている。これは、例えば自動車フロントカメラにおいてそうであるようにまたはその他の作用に基づいて、カメラと光学系とが常に動くからである。一般的に、機器によって記録される最大光度を有するエッジは、画像から画像へと変化する。このことから、どのくらい多くの検出値の平均値を算出する必要があるかを適切に導き出すことができる。1つのエッジが1つの画像に存在し、その他の画像に存在しない場合には、このエッジは平均値を算出する際に無視されるべきである。1つのセンサは一般的に単にIM,2D∈[0...2n-1]∩Zの光度を測定することができる。最大光度のエッジは、統合後に1を超えてはならない。相応に次の式が当てはまる:この式中、nAbtastwertは、どのくらい多くの光度が統合されるかを示す。情報Xの平滑性Sは次の式で表わされる:この式中は、任意であるが有意義な規定を表わしている。値Sが小さければ小さいほど、画像はより滑らかである。平滑性は、高い周波数が存在しないことを表わす。値において平均値が算出された情報が平滑であることから出発する。その限りにおいて次の式が当てはまる:この式中、xおよびyは、センサ平面内に設定された座標系の座標を表わす。これによって、画像検出装置Derf.のモデルが作成されるべき時点が得られる。通常は、測定された光度IM,2Dのための線形モデルから開始される。しかしながら、テイラー多項式TaylorPolynomとしての一般的により高い次数が考慮されてもよい:この式中、ax,yで示された値は名称PRNUPhotoResponseNon-Uniformity:フォト応答不均一性としても、またbx,yで示された値は名称DSNUDarkSignalNon-Uniformity:ダークシグナル不均一性としても知られている。このセンサモデルを方程式8に代入することによって次の式が得られる:この前提が事実であることから出発して、平均値が算出された周囲光度の平滑性SAW,2Dが検出装置によって妨害されると推論される。この場合、FPNa,bのための修正値を得るために、Sが最小化される:最小化プロセスに所定の強制条件を課するために、平均的に理想のパラメータとの相違がない、例えばa=1およびb=0である装置モデルから出発すること、および理想状態との相違を考慮することが決定された:さらなる過程中に、L2規定を用いた最小化を具体化するための課題が決定された。まずいくつかの頭字語Akronymeが規定される:次いで最小化が以下の式によって、実施される。この最小化は、離散化される必要がある。何故ならば装置のセンサは信号を連続的に走査しないからである。これは特に、同じタイプのすべてのセンサの位置における第1の次数の最終要素による再構成によって得られる。種々異なるタイプのセンサは、例えば種々異なるカラーフィルタを備えたセンサである。つまり同じタイプのセンサ、例えば同じカラーフィルタを備えたセンサである。これによって、解読されるべき方程式その数値はpnmに基づくの体系が得られる。この場合、pは、装置モデルの次数通常は2であるを示し、n,mは、センサ装置の寸法内のセンサの数を示す。図4は、本発明の1実施例による画像検出装置のフライスクリーン効果を評価する別の方法のフローチャートを示す。この方法は、例えば図1に示した装置106によって実施される。この方法によって、例えば図2に示した修正装置212によって使用されるパラメータ値108が得られる。ステップ441において、与えられた複数の光度情報443を規定するために、複数の光度情報104のそれぞれにパラメータ値108が与えられる。ステップ445において、それぞれ与えられた光度情報443のために、それぞれ与えられた光度情報443の平滑性447のための値が規定される。ステップ449において、結果として得られた平滑性451を規定するために、平滑性447の個別の値が統合される。ステップ441,445,449は、別のパラメータ値108によって繰り返し実行され、それぞれ結果として得られた平滑性451の値が互いに比較される。平滑性451の値が最小であるパラメータ値108が、最適なパラメータ値108とみなされ、送信される。この数式について以下に1実施例を用いて詳しく説明する。各光度情報例えば画像は、測定によって劣化する。この場合、劣化とは、高周波数の増大およびひいては平滑性の低下のことである。図3に記載された方法と同じ方法によって、個別画像の平滑性SXは前記式6によって規定される。時間的な規模を考慮して、すべての平滑性の統合例えば平均値が考慮されなければならない。この場合、すべての平滑性算出におけるセンサモデルのパラメータ群は一定である。平滑性の平均値若しくは統合は、妨害を減少させる情報を得るために、最小化されなければならない。この最小化は、ペナライザPenalizerアルファ若しくはアルファおよびベータのパラメータによって調整される。本発明による数式は、DSNUまたはPRNUを単に修正することだけに限定されるものではない。その代わり、この数式は、機器モデルの任意の次数に広げることができる。さらに、機器モデルは、得られた方程式体系がより小さい、例えば分割FPNSpaltenFPNだけを許容するような方式に適合させることができる。この方式も、方程式体系が解析されるのと同様に、自由に選択することができる、つまり必要な精密性調整および必要な処理複雑性に適合させることができる。その他のFPN修正スキーマFPNKorrekturschemataとは異なり、本発明による数式は、機器周囲の印象に関する基礎的な物理的前提に基づいている。実施は、コンピュータ装置のプログラムコードで行われる。このコンピュータ装置は、カメラと情報交換するために構成されている。実施はハードウエアで行うこともできる。ハードウエアシステムは、特に平均値が算出された情報を記憶するためのメモリーも必要とする。本発明による数式は、明瞭でノイズのない画像のために必要とされるすべての製品に使用することができる。使用可能性は、例えば自動車のフロントカメラにおいてである。以上記載され、図面に示された実施例は、例として挙げられただけである。種々異なる実施例を、完全に互いに組み合わせることができるか、または個別の特徴に関連して互いに組み合わせることができる。1つの実施例を別の実施例の特徴によって補ってもよい。また本発明による方法ステップは繰り返し実施することができ、また記載された連続とは別の連続で実施することもできる。"