Ce rapport traite de l'estimation du bruit d'une caméra à partir d'une séquence d'images brutes d'une scène naturelle statique, acquise avec des réglages de caméra constants. Bien qu'il semble naturel de caractériser le bruit à partir des fluctuations aléatoires de l'intensité des pixels au cours du temps, il s'avère que ces fluctuations peuvent être causées par le scintillement de l'illumination et par des micro-vibrations mécaniques affectant la caméra. Dans ce cadre, nous proposons deux contributions. Un modèle théorique de la formation d'une image en présence de scintillement et de vibrations est d'abord discuté. Ce modèle paramétrique est basé sur un processus de Cox. Il est démontré que le scintillement de l'illumination transforme la relation affine classique entre variance du bruit et intensité moyenne en une relation quadratique. Dans ses conditions, un algorithme est ensuite proposé pour estimer les principaux paramètres régissant le bruit d'un capteur, à savoir le gain, le biais, et le bruit de lecture. L'effet "rolling shutter", qui peut affecter la sortie de toute caméra à obturateur plan focal, est également considéré. Des expériences montrent que cette méthode simple donne des résultats cohérents avec la méthode du transfert de photons qui demande un protocole expérimental spécifique et plusieurs acquisitions, et avec un algorithme basé sur une image unique. Le résultat pratique principal est de montrer que le scintillement joue ici un rôle positif car il permet d'estimer tous les paramètres du bruit du capteur. Ce rapport ajoute des expériences supplémentaires à un article publié.