技术特征：
1.一种用于使用图像的集合来形成经降低噪声的图像的方法，所述方法包括：对所述集合的所述图像中的至少一些图像应用相应变换以使所述至少一些图像更接近与来自所述图像的集合的参考图像的对齐；针对经变换的图像中的每幅经变换的图像，确定所述经变换的图像与所述参考图像的对齐的相应测量；使用所确定的对齐的测量来确定针对经变换的图像中的一幅或多幅经变换的图像的权重；以及使用所确定的权重来组合包括经变换的图像中的所述一幅或多幅经变换的图像的多幅图像，以形成经降低噪声的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中针对经变换的图像的对齐的测量是被确定为在所述经变换的图像的像素位置(x,y)的全部像素位置上的、所述经变换的图像Wi(x，y)与所述参考图像Ir(x，y)之间的绝对差的和的不对齐参数τi。3.根据权利要求1所述的方法，其中被组合以形成所述经降低噪声的图像的所述多幅图像还包括所述参考图像。4.根据权利要求1所述的方法，其中被组合以形成所述经降低噪声的图像的所述多幅图像不包括所述参考图像。5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括确定要对所述图像中的所述至少一些图像应用的所述变换，其中针对所述图像中的所述至少一些图像中的每幅图像，通过以下操作来确定相应变换：确定所述图像的、与所述参考图像的预定点集相对应的点集；以及基于误差度量来确定针对所述图像的所述变换的参数，所述误差度量指示所述图像的所确定的点集中的至少一些点的变换与所述参考图像的所述预定点集中的对应点之间的误差。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述图像的所述点集使用LucasKanade逆算法来被确定。7.根据权利要求6所述的方法，其中所述LucasKanade逆算法使用多核跟踪技术的结果来被初始化。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述多核跟踪技术基于目标区域的集合与候选区域的集合之间的相似度来确定所述候选区域的集合的位置，其中所述目标区域分别被定位在所述参考图像的所述预定点集的位置上，并且其中所述候选区域的集合的所确定的位置被用于初始化所述LucasKanade逆算法。9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括：针对经变换的图像中的每幅经变换的图像，确定对齐的相应测量是否指示所述经变换的图像与所述参考图像的所述对齐低于阈值对齐水平，并且据此选择性地包括所述经变换的图像以作为确定权重所针对的经变换的图像中的所述一幅或多幅经变换的图像中的一幅经变换的图像。10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述图像的集合包括以下的任一项：(i)以突发模式捕获的多幅图像，或者(ii)视频序列的多个帧。11.一种用于使用图像的集合来形成经降低噪声的图像的处理模块，所述处理模块包括：对齐逻辑，所述对齐逻辑被配置为：对所述集合的所述图像中的至少一些图像应用相应变换以使所述至少一些图像更接近与来自所述图像的集合的参考图像的对齐；针对经变换的图像中的每幅经变换的图像，确定所述经变换的图像与所述参考图像的对齐的相应测量；以及组合逻辑，所述组合逻辑被配置为：使用所确定的对齐的测量来确定针对经变换的图像中的一幅或多幅经变换的图像的权重；以及使用所确定的权重来组合包括经变换的图像中的所述一幅或多幅经变换的图像的多幅图像，以形成经降低噪声的图像。12.根据权利要求11所述的处理模块，其中针对经变换的图像的对齐的测量是被确定为在所述经变换的图像的像素位置(x,y)的全部像素\t位置上的、所述经变换的图像Wi(x，y)与所述参考图像Ir(x，y)之间的绝对差的和的不对齐参数τi。13.根据权利要求11或12所述的处理模块，还包括选择逻辑，所述选择逻辑被配置为将所述图像的集合中的所述图像中的一幅图像选择为所述参考图像。14.根据权利要求13所述的处理模块，其中所述选择逻辑被配置为通过以下操作来将所述图像的集合中的所述图像中的一幅图像选择为所述参考图像：确定针对所述图像的集合中的所述图像的清晰度指示；以及基于所确定的清晰度指示，将来自所述图像的集合的最清晰的图像选择为所述参考图像。15.根据权利要求14所述的处理模块，其中所述选择逻辑还被配置为丢弃图像，使得如果针对所述图像的所确定的清晰度指示低于清晰度阈值，则所述图像不被提供给所述对齐逻辑。16.根据权利要求14或15所述的处理模块，其中所述清晰度指示是针对相应图像的图像拉普拉斯估计的绝对值的和。17.根据权利要求11至16中的任一项所述的处理模块，还包括运动校正逻辑，所述运动校正逻辑被配置为对由所述组合逻辑形成的所述经降低噪声的图像应用运动校正。18.根据权利要求17所述的处理模块，其中所述运动校正逻辑被配置为通过以下操作来对所述经降低噪声的图像应用运动校正：确定指示针对所述经降低噪声的图像的区域的运动水平的运动指示；以及基于所述运动指示，将所述经降低噪声的图像的区域与所述参考图像的对应区域进行混合，以形成经运动校正的、经降低噪声的图像。