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Astrofotos bearbeiten: vom Stack zum fertigen Bild
Ein nachvollziehbarer Weg durch die Bearbeitung – mit Kontrolle statt möglichst vielen automatischen Schritten.
Hintergrundgradienten, Lichtverschmutzung und GraXpert
Die Hintergrundkorrektur sollte außerdem nicht mit einer vollständigen Entfernung der Lichtverschmutzung verwechselt werden. GraXpert kann störende Gradienten und Farbstiche reduzieren. Es kann jedoch nicht alle Bildinformationen wiederherstellen, die durch einen sehr hellen Himmel, schlechte Transparenz oder unzureichende Aufnahmezeit im Rauschen untergegangen sind.
Ein heller Himmelshintergrund beeinflusst bereits die Aufnahmequalität. Zusätzliches Hintergrundlicht erzeugt eigenes Photonenrauschen und erschwert die Darstellung besonders schwacher Objekte. Selbst nach einer gelungenen Entfernung des Helligkeitsverlaufs kann deshalb mehr Rauschen vorhanden sein als bei einer vergleichbaren Aufnahme unter dunklerem Himmel.
Bei längeren Aufnahmeserien kann sich die Hintergrundhelligkeit im Laufe der Nacht verändern. Ein Objekt steht anfangs möglicherweise noch relativ tief und steigt später höher über den Horizont. Auch der Mond kann auf- oder untergehen, während sich Transparenz und Dunst verändern. Deshalb ist bereits die sorgfältige Auswahl der Einzelaufnahmen für die Qualität des späteren Stacks wichtig.
Danach erfolgt die weitere Bearbeitung in PixInsight. Dort können unter anderem Farbkalibrierung, Rauschreduzierung, Bildschärfung und Stretching durchgeführt werden. Je nach Aufnahme können zusätzliche Hintergrundkorrekturen sinnvoll sein. Wichtig ist jedoch, nicht mehrere aggressive Verfahren hintereinander anzuwenden, ohne ihre Auswirkungen auf die schwachen Bildstrukturen zu überprüfen.
GraXpert und NoiseXTerminator erfüllen unterschiedliche Aufgaben. GraXpert dient bei der Hintergrundextraktion vor allem dazu, großflächige unerwünschte Helligkeits- und Farbverläufe zu korrigieren. NoiseXTerminator reduziert dagegen Bildrauschen. Zwar bietet GraXpert je nach Version auch eigene Funktionen zur Rauschreduzierung, doch sollten Hintergrundextraktion und Entrauschen bei der Planung des Workflows als unterschiedliche Bearbeitungsschritte verstanden werden.
Farbkalibrierung, Weißabgleich und natürliche Sternfarben
Farbe spielt in der Astrofotografie eine wichtige Rolle. Sie macht Aufnahmen nicht nur ästhetisch ansprechend, sondern kann auch Informationen über Temperatur, chemische Zusammensetzung und physikalische Vorgänge im Universum vermitteln. Die Farben eines astronomischen Bildes entstehen jedoch nicht automatisch korrekt durch die Aufnahme. Kamerasensor, Filter, Lichtverschmutzung, Weißabgleich und Bildbearbeitung beeinflussen das spätere Erscheinungsbild erheblich.
Die Farbkalibrierung hat das Ziel, die Farbkanäle einer Aufnahme so aufeinander abzustimmen, dass Sterne und andere Himmelsobjekte möglichst konsistent und nachvollziehbar dargestellt werden. Ohne eine geeignete Kalibrierung können beispielsweise Sterne zu grün, Nebel zu violett oder der gesamte Himmelshintergrund unnatürlich rötlich erscheinen. Besonders bei längeren Deep-Sky-Aufnahmen können bereits kleine Farbabweichungen während des Stretchings deutlich verstärkt werden.
Ein wichtiger Unterschied besteht zwischen Weißabgleich und astronomischer Farbkalibrierung. Beim klassischen Weißabgleich werden die Farbkanäle anhand einer neutralen Referenz aufeinander abgestimmt. In der Astrofotografie stehen dafür häufig Sterne mit bekannten Eigenschaften oder geeignete photometrische Referenzdaten zur Verfügung. Die Kalibrierung soll eine verlässliche Ausgangsbasis schaffen, auf der anschließend die kreative Bildbearbeitung aufbauen kann.
Besonders hilfreich ist die photometrische Farbkalibrierung. Dabei werden Sterne innerhalb der Aufnahme identifiziert und mit Informationen aus astronomischen Sternkatalogen verglichen. Anhand ihrer bekannten beziehungsweise modellierten Farbeigenschaften kann die Software die Farbkanäle entsprechend anpassen. Siril und PixInsight bieten hierfür geeignete Verfahren. In PixInsight ist beispielsweise die Spectrophotometric Color Calibration, kurz SPCC, ein wichtiges Werkzeug.
Vor einer Farbkalibrierung sollte der Himmelshintergrund möglichst sauber vorbereitet werden. Lichtverschmutzung, Mondlicht und unterschiedliche Hintergrundhelligkeiten können Farbgradienten erzeugen, die eine präzise Kalibrierung erschweren. Deshalb ist es häufig sinnvoll, zunächst störende Gradienten mit GraXpert oder geeigneten Werkzeugen in PixInsight zu korrigieren. Dabei muss darauf geachtet werden, dass die eigentlichen Nebelstrukturen nicht versehentlich als Hintergrund entfernt werden.
Histogramm, Stretching und GHS
Nach dem Stacking erscheint ein astronomisches Bild häufig zunächst sehr dunkel. Obwohl viele Minuten oder sogar Stunden Belichtungszeit gesammelt wurden, sind schwache Nebelstrukturen, Galaxien und feine Details oft kaum sichtbar. Der Grund liegt darin, dass die Bilddaten zunächst meist linear vorliegen. Die erfassten Helligkeitsunterschiede sind vorhanden, werden auf dem Bildschirm aber noch nicht so dargestellt, dass unser Auge alle schwachen Strukturen erkennen kann.
Das Histogramm zeigt die Verteilung der Helligkeitswerte eines Bildes. Auf der linken Seite befinden sich die dunklen Pixel, auf der rechten Seite die hellen. Bei einem linearen Deep-Sky-Stack liegt ein großer Teil der Bildinformationen häufig in einem schmalen Bereich nahe dem linken Rand. Das bedeutet nicht, dass dort keine Details vorhanden sind. Vielmehr liegen Hintergrund, schwache Nebelstrukturen und andere lichtarme Bildbereiche in ihren Helligkeitswerten sehr dicht beieinander.
Um diese Informationen sichtbar zu machen, wird das Bild durch Stretching bearbeitet. Dabei werden die Helligkeitswerte gezielt verändert, sodass schwache Strukturen stärker hervortreten. Stretching erzeugt keine neuen Bildinformationen, sondern macht das bereits aufgenommene Signal für unser Auge besser erkennbar.
Besonders wichtig sind dabei der Schwarzpunkt und der Weißpunkt. Der Schwarzpunkt bestimmt, ab welchem Helligkeitswert Bildbereiche vollständig schwarz dargestellt werden. Wird er zu weit angehoben, können schwache Nebelstrukturen verloren gehen. Der Weißpunkt begrenzt dagegen die hellsten Bildbereiche. Werden diese zu stark verändert, können beispielsweise helle Sterne ausbrennen und ihre Farbinformation verlieren. Das unerwünschte Abschneiden von Helligkeitswerten wird als Clipping bezeichnet.
Ein besonders leistungsfähiges Verfahren für die kontrollierte Bearbeitung astronomischer Bilddaten ist GHS – Generalized Hyperbolic Stretch. Anders als bei einer einfachen globalen Aufhellung können bestimmte Helligkeitsbereiche gezielt bearbeitet werden. Dadurch lassen sich beispielsweise schwache Ausläufer eines Nebels hervorheben, während helle Sterne und zentrale Objektbereiche vergleichsweise zurückhaltend behandelt werden.
Bildschärfung, Deconvolution und BlurXTerminator
In der Astrofotografie ist die Bildschärfe einer der wichtigsten Faktoren für die Darstellung feiner Details. Besonders bei kleinen Galaxien, planetarischen Nebeln, Sternhaufen und Mondaufnahmen entscheidet sie darüber, wie gut einzelne Strukturen erkennbar werden. Die wahrgenommene Schärfe hängt jedoch nicht allein von der Qualität des Teleskops ab. Auch atmosphärische Bedingungen, Fokus, Nachführung, Sensorauflösung und Bildbearbeitung beeinflussen das Ergebnis.
Das Licht eines Sterns wird durch ein reales optisches System nicht als mathematisch perfekter Punkt abgebildet. Beugung, optische Eigenschaften, Seeing und weitere Einflüsse verteilen sein Licht auf eine kleine Fläche. Diese Verteilung wird durch die Point Spread Function (PSF) beschrieben. Sie ist ein wichtiges mathematisches Modell dafür, wie ein optisches System punktförmige Lichtquellen abbildet.
Ein zentraler Begriff zur Beurteilung der Sternabbildung ist die FWHM (Full Width at Half Maximum). Sie beschreibt die Breite eines Sternprofils bei der Hälfte seiner maximalen Intensität. In der Astrofotografie wird dieser Wert häufig verwendet, um die Schärfe von Sternen und die Qualität einzelner Aufnahmen zu beurteilen. Unter vergleichbaren Bedingungen deutet eine kleinere FWHM meist auf eine engere Sternabbildung hin.
Die FWHM allein reicht allerdings nicht aus, um die gesamte Bildqualität zu beurteilen. Ein Stern kann beispielsweise durch Nachführfehler länglich erscheinen, obwohl sein gemessener FWHM-Wert zunächst unauffällig wirkt. Deshalb sollten zusätzlich Sternform, Exzentrizität, Signal-Rausch-Verhältnis und die tatsächliche Detaildarstellung betrachtet werden.
Bei der klassischen Bildschärfung werden lokale Helligkeitsunterschiede verstärkt, damit Kanten und Strukturen deutlicher hervortreten. Wird diese Technik zu stark angewendet, können jedoch künstliche Kontraste, helle Ränder und verstärktes Bildrauschen entstehen. Besonders bei schwachen Nebelstrukturen ist deshalb Vorsicht erforderlich, weil unerwünschte Bearbeitungsartefakte leicht mit echten astronomischen Details verwechselt werden können.
Rauschreduzierung und NoiseXTerminator
Bildrauschen gehört zu den größten Herausforderungen der Astrofotografie. Besonders bei lichtschwachen Nebeln, Galaxien und Staubstrukturen ist das gewünschte astronomische Signal oft nur wenig stärker als die störenden Schwankungen im Bild. Nach dem Stretching wird dieses Rauschen häufig deutlich sichtbar, weil zusammen mit den schwachen Objektinformationen auch die Helligkeitsunterschiede im Hintergrund verstärkt werden.
Ein wichtiger Begriff ist das Signal-Rausch-Verhältnis, häufig als SNR bezeichnet. Es beschreibt, wie deutlich sich das gewünschte Signal von den störenden Schwankungen abhebt. Je höher das Signal-Rausch-Verhältnis ist, desto zuverlässiger lassen sich schwache Strukturen darstellen und bearbeiten. Eine glatte Bildfläche allein bedeutet deshalb noch nicht, dass ein Astrofoto viele echte Informationen enthält. Entscheidend ist, wie gut die astronomischen Details im aufgenommenen Signal nachweisbar sind.
In einer astronomischen Aufnahme treten verschiedene Arten von Rauschen auf. Das Photonenrauschen, auch Shot Noise genannt, entsteht durch die statistische Verteilung der eintreffenden Lichtteilchen. Selbst wenn eine Lichtquelle vollkommen gleichmäßig strahlt, treffen ihre Photonen nicht in exakt gleichen Mengen während jeder Aufnahme ein. Diese natürliche Schwankung lässt sich nicht vollständig vermeiden.
Hinzu kommt das Ausleserauschen des Kamerasensors. Es entsteht beim elektronischen Auslesen der gespeicherten Bildinformationen. Auch das Dunkelstromrauschen spielt eine Rolle. Es hängt unter anderem mit thermisch erzeugten elektrischen Ladungen im Sensor zusammen und kann bei längeren Belichtungen oder höheren Sensortemperaturen stärker ins Gewicht fallen.
Daneben gibt es feste Bildmuster, Hotpixel und andere sensorspezifische Störungen. Sie unterscheiden sich teilweise von zufälligem Rauschen, weil sie in mehreren Aufnahmen an ähnlichen Sensorpositionen auftreten können. Geeignete Kalibrierframes und eine saubere Bildverarbeitung helfen dabei, solche Störungen zu reduzieren. Nicht jede Art von Bildrauschen lässt sich jedoch auf dieselbe Weise entfernen.
Sterne entfernen und getrennt bearbeiten – StarXTerminator
Sterne gehören zu nahezu jeder Deep-Sky-Aufnahme. Sie vermitteln Tiefe, zeigen die Umgebung eines Himmelsobjekts und können durch ihre unterschiedlichen Farben zusätzliche astronomische Informationen liefern. Gleichzeitig stellen sie bei der Bildbearbeitung eine besondere Herausforderung dar. Während schwache Nebel und Galaxien häufig stark aufgehellt werden müssen, sind viele Sterne bereits im ursprünglichen Stack vergleichsweise hell. Werden beide Bildbestandteile gemeinsam bearbeitet, können Sterne übermäßig groß erscheinen, ausbrennen oder die schwachen Strukturen des eigentlichen Motivs überdecken.
Eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, besteht darin, Sterne und Hintergrundstrukturen während der Bearbeitung vorübergehend voneinander zu trennen. Dieser Arbeitsablauf wird häufig als Starless-Workflow bezeichnet. Das Ziel besteht nicht darin, Sterne dauerhaft aus jedem Astrofoto zu entfernen. Vielmehr sollen Sterne und Deep-Sky-Objekt unabhängig voneinander bearbeitet und anschließend kontrolliert wieder zusammengeführt werden.
Mit StarXTerminator steht für PixInsight ein spezialisiertes Werkzeug zur Verfügung, das mithilfe maschinellen Lernens Sterne von anderen Bildbestandteilen unterscheidet. Dabei wird versucht, aus der ursprünglichen Aufnahme ein sternfreies Bild zu erzeugen. Je nach Einstellungen und Arbeitsweise kann zusätzlich ein separater Bildbestandteil mit den entfernten Sternen bereitgestellt werden.
Ein solches sternfreies Bild wird als Starless Image bezeichnet. Es enthält idealerweise die Strukturen des eigentlichen Himmelsobjekts, beispielsweise Nebelgas, Dunkelwolken oder eine Galaxie, ohne die störende Überlagerung durch helle Sterne. Die getrennten Sterne werden häufig als Sternbild oder Star Image bezeichnet. Dieses kann später wieder mit dem bearbeiteten sternfreien Bild kombiniert werden.
Wichtig ist die Unterscheidung zwischen einem Sternbild und einer Sternmaske. Ein Sternbild enthält die eigentlichen Bildinformationen der Sterne einschließlich ihrer Helligkeit und Farbe. Eine Sternmaske ist dagegen eine Auswahl- beziehungsweise Gewichtungsinformation, mit der bestimmte Bearbeitungsschritte auf Sterne begrenzt oder von ihnen ferngehalten werden können. Beide Techniken sind hilfreich, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben.