2. Maximum Likelihood based PRNU Estimation (MLE PRNU): The noise residuals from the training set are weighted by the images and normalized by the sum of the squares of the pixel intensity values of the training images [1]}, and furthermore, subjected to Wiener filtering and zero-mean operations to remove interpolation artifacts.

2. Оценка PRNU на основе maximum likelihood (MLE PRNU): Шумовые остатки от обучающей выборки взвешиваются изображениями и нормализуются суммой квадратов значений интенсивности пикселей обучающих изображений [1]}, а затем проходят через фильтрацию Винера и операцию центрирования для удаления артефактов интерполяции.