Bias-Frames werden mit ImageIntegration zu einem Masterbias zusammengefügt. Je mehr Bias man aufnimmt, desto besser wird das Summenbild.

ASTROFOTO-WORKFLOW PRE-PROCESSING (CALIBRATE FRAMES): BIAS-FRAME: Bias-Frames werden mit ImageIntegration zu einem Masterbias zusammengefügt. Je mehr Bias man aufnimmt, desto besser wird das Summenbild. Einstellungen bei ImageIntegration: Bei der Stackingmethode (Rejection algorithm) kommt es auf die Anzahl der Bilder an: Average Sigma Clipping für < 10 Bilder Winsorized Sigma Clipping für 10 bis 20 Bilder Linear Fit Clipping für mehr als 20 Bilder Der Prozess wird mit Apply Global oder F6 bestätigt. Wenn das Summenbild erstellt wurde, wird von diesem ein Superbias-Bild erstellt, welches ein Masterbias mit mehr als 1000 Einzelbias darstellen soll. Der Sinn dahinter ist, dass dadurch das Rauschen aus dem Masterbias verschwindet und man ein reines Ausleserauschen des Sensors erhält. Hierfür wird der Prozess Superbias mit folgenden Einstellungen verwendet: 1

Der Wert der Multiscale layers hängt von der Anzahl der Biasbilder, welche man gestackt hat ab. Der Wert 7 wird verwendet bei Biasbilder unter 50 Stück. Darüber dann je nachdem wie viele Biasbilder man zur Verfügung hat. Umso mehr Biasbilder man hat, umso niedriger sollte der Wert gewählt werden. Da dies aber individuell ist, möchte ich hierfür keinen genauen Wert angeben. Das erstellte Superbias wird als solches gespeichert und wird zur Kalibrierung der weiteren Bilder benötigt. 2

DARK-FRAME: Da die Dark-Bilder schon vom Ausleserauschen des Sensors betroffen sind, müssen diese vor dem Stacken bereinigt werden. Sprich man muss sie vom Ausleserauschen mit Hilfe des Superbias kalibrieren. Hierzu wird der Prozess ImageCalibration verwendet: Dieser Prozess ist sehr einfach zu bedienen. Man muss lediglich den Speicherort der kalibrierten Bilder unter Output directory angeben, was durch klicken auf das Ordnersymbol geschieht. Da wir die Darkbilder von dem Ausleserauschen befreien wollen muss natürlich noch das Superbias unter dem Reiter Master Bias angewählt werden (wieder durch klicken auf das Ordnersymbol rechts daneben). Die Häkchen bei Master Dark und Master Flat sind abzuhaken. Anschließend wird der Prozess mit Apply Global oder F6 bestätigt. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird nun mit ImageIntegration ein Masterdark erstellt. Die Einstellungen sind wie folgt zu wählen: 3

Bei der Stackingmethode (Rejection algorithm) kommt es auf die Anzahl der Bilder an: Average Sigma Clipping für < 10 Bilder Winsorized Sigma Clipping für 10 bis 20 Bilder Linear Fit Clipping für mehr als 20 Bilder Die Einstellung für die Werte Sigma low und Sigma high sind je nach Ausgangsmaterial einzustellen. Für die ersten Versuche genügt es diese auf den default Werten zu lassen. Eventuell kann für Sigma low der Wert 2.000 gewählt werden. Das entstandene Masterdark wird wieder unter diesem Namen gespeichert. 4

FLAT-FRAME Bei den Flatframes ist es ganz wichtig, gute Ausgangsbilder zu haben, da sonst die Kalibrierung der Lights nicht richtig funktioniert. Bei diesen Bildern ist auf den Mean-Wert zu achten. Dieser kann mit Hilfe von Statistics ausgelesen werden: Hierbei ist es wichtig zu wissen mit welcher Bittiefe die A/D-Konverter der Kamera arbeiten. Dieser Wert ist in dem Dropdown-Menü bei Statistics zu wählen. Bei den Flatframes geht man ähnlich vor wie bei dem Masterdark. Nur, dass hier nun das Ausleserauschen als auch das Farbrauschen des Sensors kalibriert werden. Hierzu wird wieder der Prozess ImageCalibration verwendet und mit folgenden Einstellungen genutzt: 5

In diesem Fall wird nur der Reiter Master Flat deaktiviert. Das Einstellen der Output directory und das wählen der Masterbilder ist gleich wie im Schritt Master-Dark beschreiben. Es ist darauf zu achten, dass der Optimization threshold auf 0.0000 steht! Das Häkchen bei Optimize bewirkt, dass das Masterdark auf die Belichtungszeit des Flatframes skaliert wird. Sprich es wird die Belichtungszeit des Masterdarks auf die Belichtungszeit des Flatframes angepasst, da diese unterschiedlich lange belichtet werden und somit auch unterschiedlich stark rauschen. Wurden alle nötigen Einstellungen getroffen, wird der Prozess mit Apply Global oder F6 bestätigt. Wenn der Prozess abgeschlossen wurde, wird wieder mit ImageIntegration ein Summenbild erstellt. Dies erreichen wir mit folgenden Einstellungen: Die Werte Percentile high und Percentile low sind nur dann anzupassen, wenn zur Aufnahme der Flats keine Flatfieldbox verwendet wurde. Nachdem das Summenbild erstellt wurde ist auch dieses zu speichern. 6

LIGHT-FRAMES: Nun folgt als letzter Schritt die Kalibrierung und Generierung des Summenbildes der Lights. Dafür werden wieder die Prozesse ImageCalibration und ImageIntegration verwendet. Nun wird bei InageCalibration alles verwendet: Hier benötigt man nun alle erstellten Masterbilder. Nach der Wahl aller nötiger Einstellungen, wird der Prozess mit Apply Global oder F6 bestätigt. Anschließend werden die Hot- und Cold-Pixel mit dem Prozess CosmeticCorrection reduziert: 7

Dafür werden die kalibrierten Lights in den Prozess geladen und eine Output directory ausgewählt. Wenn die Bilder von einer One-Shot Farb CCD oder einer DSLR stammen, wird das Häkchen bei CFA (Color Filter Array) gesetzt. Stammen die Bilder aus einer monochromen Kamera wird dieses Häkchen nicht gesetzt. Da zuvor ein Masterdark erstellt wurde, wird nun dieses in den Prozess geladen und das Häkchen kann bei dem Algorithmus Auto detect entfernt werden. Auto detect kann verwendet werden, wenn das Ergebnis nicht zufrieden stellend ist. Der der Funktion Auto detect wird, falls es nötig ist der Hot Sigma Wert angehakt und verändert. Dieser Wert sollte aber nicht unter 1.0 sinken. Um zu sehen ob das erreicht wird, was dieser Prozess bezweckt muss mit Doppelklick auf ein Bild ein Bild hereingeladen und mit dem Realtime-Preview betrachtet werden, wie die Regler anzupassen sind. Dazu wählt man am besten einen Bereich im Bild aus, wo man mit Sicherheit weiß, dass sich dort Hot-Pixel befinden. Nun werden die Regler so angepasst, dass diese unerwünschten Pixel verschwinden. Ist man mit dem Ergebnis zufrieden, wird der Realtime-Preview und eventuell das geöffnete Bild geschlossen und der Prozess global angewendet (Apply Global oder F6). 8

Nun werden die Bilder mit Debayer zu Farbbilder umgewandelt. Hierzu muss man nur die richtige Debayer- Methode wählen. Hierzu am besten beim Kamerahersteller nachsehen welcher Bayermuster diese verwenden. Anschließend das Output directory setzten und Global anwenden (Apply Global oder F6). Ist man nun soweit, kommt der schwerste Teil im Workflow. Nun muss man das beste Lightframe finden. Dazu nutzt man das Script SubframeSelector. Zu finden ist das Skript unter Skript Batch Preprocessing SubframeSelector 9

Um eine korrekte Messung zu bekommen, müssen die Systemparameter richtig eingestellt werden: Unter Subframe scale gehört der berechnete Wert aus dieser Formel eingetragen: [Arcseconds per Pixel] = 206,2648 (Camera Pixel Size [μm]) (Telescope Focal Lenght [mm]) Um den Wert für den Camera gain zu ermitteln bitte diesen Artikel lesen: http://www.lightvortexastronomy.com/measuring-your-camera-sensor-parameters-automatically-withpixinsight.html Kurz zusammengefasst: Es wird mit Hilfe des Scripts Basic CCD Parameters der Verstärkungswert der Kamera herausgelesen. Dafür müssen jeweils zwei Bilder des Typs Bias, Flat und Dark angewählt werden. Es empfiehlt sich unterschiedliche Belichtungszeiten der Darkframes zu wählen. Hierbei ist es auch wieder wichtig die richtige Bittiefe der A/D-Wandler einzustellen, da sonst die Berechnung ein falsches Ergebnis liefern würde. Als Scale unit sollte Arcseconds (arcsec) gewählt werden. Die Star Detection und Fitting Option sollte wie folgt angepasst werden: Wenn diese Einstellungen vorgenommen wurden, kann mit dem Measure-Knopf die Messung durchgeführt werden. Es sind die Reiter Plots und Expressions interessant. Unter Approval kann alternativ FWHM < 6 && Eccentricity <= 0.7 eingegeben werden, falls man etwas schlechtere Aufnahmen entfernen will. Dies macht jedoch nur Sinn, wenn sehr viele Lightframes vorliegen. 10

Um nun das beste Bild heraus zu filtern wird in der Spalte mit Weighting folgende Formel eingegeben: ((10 (1 (FWHM FWHM min )) (FWHM max FWHM min ) ) + (10 (1 (Eccenticity Eccenticity min )) (Eccenticity max Eccenticity min ) ) + (30 (SNRWeight SNRWeight min ) )) + 50 (SNRWeight max SNRWeight min ) Die Werte FWHM max, FWHM min, Eccenticity max, Eccenticity min, SNRWeight max und SNRWeight min sind mit den eigenen Werten zu ersetzen! Die Gewichtung der einzelnen Werte kann mit dem Vorfaktor persönlich angepasst und verändert werden. Es sollte in Summe 50 herauskommen. Der Wert +50 am Schluss der Gleichung dient nur dazu, dass die Wertung zwischen 50 und 100 liegt. Das Bild, welches später als Referenzbild gewählt werden sollte, ist dies mit dem höchsten Wert bei Weighting. 11

Anschließend sind die Subframes mit Output Subframes in den in Approved directory angegebenen Ordner zu exportieren. Ganz wichtig dabei ist es unter Weight Keyword SSWEIGHT anzugeben! Nun können die Lightframes registriert werden, was nichts anderes heißt, als dass die Sterne übereinander platziert werden und die Verschiebung in die x- und y-richtung angeglichen wird. Unter Reference image wird das Bild mit dem höchsten Wert bei SSWEIGHT angegeben und eine Output directory gewählt. Da mit den Drizzle Daten gearbeitet werden soll, ist bei Generate Drizzle data ein Häkchen zu setzen. Sollte der Registierungsprozess nicht zum gewünschten Ergebnis führen, kann der Wert für die RANSAC tolerance erhöht werden, aber sollte den Wert 8.00 nicht überschreiten. Ebenfalls könnte man den Wert der RANSAC iterations auf 3000 erhöhen. Die Detection layers können auch auf 7 erhöht werden. Diese Erhöhungen sollten aber in kleinen Schritten vorgenommen werden und sind in den meisten Fällen nicht nötig. 12

Nach der Wahl aller nötiger Einstellungen, wird der Prozess mit Apply Global oder F6 bestätigt. 13

Nun wird der Prozess LocalNormalization verwendet und mit folgenden Einstellungen ausgeführt. Für das Reference image und das Output directory gilt dasselbe wie zuvor. Unter Target Images werden nun die zuvor registrierten Bilder genommen. Für den Wert bei Scale wird ein Wert zwischen 64 und 256 eingestellt. In den meisten Fällen wird der Default-Wert von 128 völlig ausreichend sein. Der Prozess wird mit Apply Global oder F6 bestätigt. Nachdem die Lights nun soweit verarbeitet wurden und die Drizzle Daten und Normalization Daten vorliegen, können diese nun zu einem Summenbild integriert werden. Hierfür wird wieder der Prozess ImageInegration benötigt: 14

Es werden alle registrierten Bilder inklusive der Drizzle- und Normalization-Daten hineingeladen, was wie folgt aussehen sollte: 15

Ganz wichtig ist es die Parameter so einzustellen wie oben angegeben! Generate Drizzle data muss hierbei angehakt bleiben! Für die Stackingmethode gilt wiederum: Average Sigma Clipping für < 10 Bilder Winsorized Sigma Clipping für 10 bis 20 Bilder Linear Fit Clipping für mehr als 20 Bilder Sobald das Bild nun gestackt wurde, müssen noch die Drizzledaten hinzugefügt werden. Dies erfolgt mit dem Prozess DrizzleIntegration. Hier werden einfach die Drizzledaten und Normalizationdaten ausgewählt und dann mit Apply Global oder F6 bestätigt. Hier am Ende dieser Prozesskette sollte nun ein gestacktes Bild, welches aus kalibrierten Rohdaten entstanden ist sichtbar sein. Bevor das Bild gespeichert wird, sollten die Ränder welche durch den leichten Versatz oder eventuell verwendetem Dithering der Lightframes kommen mit DynamicCrop weggeschnitten werden. 16

POST-PROCESSING ENTFERNEN VON GRADIENTEN, LICHTVERSCHMUTZUNG UND FEHLERHAFTER FLATFIELD-KORREKTUR Hierfür wird der Prozess DynamicBackroundExtraction verwendet. Der Prozess generiert kleine Target-Fenster welche nicht über Sternen, Nebel- oder Galaxie-Fragmenten sein sollten. Um Fehler so gut als möglich begleichen zu können, sollten diese Target-Fenster so gleichmäßig wie nur möglich über dem Bild verteilt werden. Der Default sample Radius sollte zwischen 10 und 15 liegen. Nach der Änderung des Wertes einfach auf den Resize all Knopf drücken. Dieser Wert sollte sich nach dem Bild richten. Sind sehr viele Sterne vorhanden, ist er kleiner zu wählen, ebenso gilt dies mit Galaxien oder Nebel. Sind wenig Sterne oder Details von Galaxien oder Nebel vorhanden, kann der Wert größer eingestellt werden. Um nun eine ausreichende Anzahl an Target-Fenster zu erstellen sollte ein Wert von 15 20 bei der Anzahl der Samples pro Reihe eingetragen werden. Mit Generate werden die Fenster platziert. Nun werden die Samples nur in den helleren Bereichen des Bildes platziert. Gewünscht ist aber eine gleichmäßige Verteilung der Samples über das gesamte Bild, wodurch der Wert Minimum smaple weight auf 0.100 reduziert werden sollte. Je höher der Gradient ist, desto höher wird der Wert bei Tolerance eingestellt. Der Wert sollte jedoch immer zwischen 0.500 und 1.500 liegen. Dieser Wert sollte aber nur verändert werden, wenn die Samples nicht gleichmäßig über das Bild verteilt sind. Ist man zufrieden mit der Anzahl der Samples, muss man jedes einzelne Target-Fenster kontrollieren um sicher zu gehen, dass weder Sterne, noch Nebel oder Galaxiefragmente in den Target-Fenstern sind. Passt ein Sample nicht, wird es leicht verschoben, bis keines der genannten Elemente mehr sichtbar ist. Zu erkennen sind Sterne an der schwarzen Farbe im Preview-Fenster der -DynamicBackroundExtraction- Funktion (das Target-Fenster wird invertiert dargestellt). Befinden sich Samples auf hellen Sternen, Stern- Halos, Galaxie- oder Nebelfragmenten, so sollten diese mit der Entfernen-Taste gelöscht werden. Der Prozess kann, wenn nötig auch öfters auf dasselbe Bild angewandt werden. Am einfachsten ist es dazu, die Prozesseinstellung zu speichern (wie mit jedem Prozess möglich). Dazu einfach das kleine Dreieck auf den PI-Workspace ziehen. Bei jedem weiteren Durchlauf aber wieder alle Samples durchsehen und eventuell die Werte bei Tolerance anpassen. 17

Es gibt zwei Arten der Korrektur eines Bildes und zwar kann das generierte Fehlerbild vom Originalbild entweder Subtrahiert oder Dividiert werden. Um eine Lichtverschmutzung oder einen Gradienten zu reduzieren wird das Fehlerbild vom Originalbild subtrahiert! Um einen Gradienten damit zu entfernen wird das Fadenkreuz in Richtung des Gradienten verschoben und die Samples mit Generate neu platziert. Dabei ist wieder zu achten, dass nur der Hintergrund in den Samples sichtbar sein darf. Um eine fehlende oder nicht gut ausgeführte Flatfieldkorrektur anzuwenden wird das Fehlerbild vom Originalbild dividiert! 18

FARBKALIBRIERUNG: Bevor die nächsten Schritte durchgeführt werden, werden die Farben kalibriert. Dafür werden zwei Prozesse benötigt und zwar BackroundNeutralization und ColorCalibration. Bevor jedoch diese Prozesse angewendet werden können, sollte der Prozess RGBWorkingSpace mit folgenden Einstellungen angewendet werden: Dieser Prozess setzt alle Farben auf 1. Um eine gute Hintergrundfarbe zu erhalten ist es sinnvoll, die Previews an mehreren Stellen zu platzieren und zu einem zusammen zu fügen. Dies wird mit dem Script -> Utilities -> PreviewAggregator gemacht. Hat man nun ein Preview-Fenster aus mehreren kleinen erstellt, wird mit der Farb-Kalibrierung fortgefahren. Zuerst wird der Hintergrund mit BackroundNeutralization kalibriert. Hierzu wählen wir den zuvor erstellten Preview aus. Nach dem anwenden von BackroundNeutralization wird mit ColorCalibration die Farbe kalibriert. Dazu Wird ein weiteres Preview-Fenster erstellt, welches über das gesamte Bild reicht. Jedoch ist es nicht zwingend, dass dieses Preview-Fenster bis ganz zum Bildrand reicht. 19

Unter White Reference wird der nun erstellte Preview angewählt und unter Backround Reference der zuvor kombinierte Preview. Zum Schluss wird mit SCNR der Grünanteil, welcher nicht natürlich vorkommt entfernt. Nun ist die Farbkalibrierung vollständig abgeschlossen und es kann das Rauschen reduziert werden. 20

RAUSCHREDUZIERUNG BEI EINEM LINEAREN BILD Dafür wird der Prozess MultiscaleLinearTransform verwendet. Es gibt jedoch insgesamt 4 große Prozesse mit welchen das Rauschen reduziert werden kann, jedoch wird hier nur der eine Prozess behandelt. Dieses Tool besteht aus diversen Layer, wobei jeder Layer eine gewisse Pixelgröße repräsentiert. Layer1 hat eine Pixeleinflussgröße von 1 Pixel, Layer2 2 Pixel, Layer3 4 Pixel und Layer4 8 Pixel. Der Layer R steht für Residual was so viel heißt wie der Restwert der Pixelstrukturen. Da das Rauschen hauptsächlich die niedrigen Layer beeinträchtigt, aber auch die darüber liegenden reicht es mit 4 Layer zu arbeiten. Um die Reduktion des Rauschens nur auf den Hintergrund anzuwenden ist es nötig eine Maske zu erstellen. Hierfür wird bei RGB-Bildern die Luminanz-Komponente extrahiert und permanent gestreckt. Diese Maske wird angewendet und invertiert um die hellen Bereiche mehr zu schützen, sodass die Rauschreduktion hauptsächlich auf den Hintergrund angewendet wird. Mit diesen Werten kann man eine gute Rauschreduktion bewirken. Jedoch können die Werte individuell angepasst werden und sollten vorab in einem kleinen Preview-Bereich probiert und angewendet werden. Die Werte bei Amount wurden aus dem Grund auf 0.5 eingestellt, da dadurch 50% des Rauschreduzierten Bildes mit 50% des Originalbildes zusammengerechnet werden und so ein sauberer, glatter Übergang wahrnehmbar sein wird. Der Wert für Iterarions sagt aus wie oft der jeweilige Rauschreduktionsprozess auf das Bild angewendet wird. Je höher der Wert, desto härter die Reduktion. Mit dem Ziehen des kleinen Dreiecks auf das Bild wird der Prozess angewendet (oder mit drücken des kleinen Vierecks was Apply bedeutet). Bei RGB-Bildern kann man als Target einstellen ob die Reduktion nur auf die Farbkomponente (Chrominance) oder die Luminanzkomponente (Lightness) Auswirkungen hat. Oder man belässt die Einstellung auf RGB/K components. 21

SCHÄRFEN FEINER DETAILS BEI EINEM LINEAREN BILD Zum schärfen feiner Details werden zwei Prozesse verwendet. Einer der bei einem linearen Bild angewendet wird und einer der später bei dem nichtlinearen Bild angewendet wird. Aber vorerst wird der Prozess Deconvolution genutzt. Um diesen Prozess verwenden zu können, wird zuerst ein Verzerrungsmodel mit Hilfe des DynamicPSF Prozesses erstellt. Nachdem der Prozess gestartet wurde, muss man nun Sterne auswählen. Diese sollten nicht zu groß und nicht zu klein sein und keine Halos besitzen. Des Weiteren sollten Sterne aus der Mitte des Bildes, aus allen Ecken und der Mitte aller Seiten ausgewählt werden. Insgesamt sollten es ca. 80 100 Sterne sein, da später noch einige aussortiert werden. Um einen Stern auszuwählen, wird dieser einfach mit der Maus angeklickt. Um nun eine Auswahl zu treffen sortiert (kleiner grauer Pfeil neben großem blauen Pfeil) man die Sterne nach MAD (Mean absolute difference). Man sieht sich hierbei den maximalen und minimalen Wert an und sucht sich dann Sterne bei denen sich der MAD-Wert nicht stark ändert. Die anderen Sterne werden mit Delete (rotes Minus) wieder aus der Liste entfernt. Nach dem ersten aussortieren der Sterne werden diese nach A (Amplitude) sortiert. Der Wert der Amplitude sollte im Optimalfall bei den Sternen zwischen 0.25 und 0.75 liegen. Alle anderen Sterne werden wieder aus der Liste entfernt. 22

Die Sterne werden nun ein letztes Mal gefiltert und zwar dieses Mal nach r (Aspect Ratio). Bei r sollten die Werte im Optimalfall auch nicht zu weit auseinanderliegen. Am besten sind Werte zwischen 0.6 und 0.8. Alle anderen Sterne werden auch hier wieder aus der Liste entfernt. Nun muss man nur noch den Export Knopf drücken um ein kleines Bild der Sterne zu erstellen. Es entsteht nun ein kleines Bild welches PSF heißt. Dieses kann beim Deconvolution-Prozess als Referenz gewählt werden. Nun werden mit einer Maske der Hintergrund und alle Sterne geschützt. Um die Maske zu erstellen wird die Luminanz aus dem RGB-Bild extrahiert und mit HistogramTransformation und der ScreenTransferFunction permanent gesteckt. Dann werden mit dem RangeSelect-Tool die hellen Bereiche von Nebel oder Galaxien herausgefiltert eine neue Rangemask entsteht. Nun wird noch eine Sternenmaske benötigt. Diese wird mit der HistogramTransformation noch etwas nachbearbeitet um die feinsten Sterne, auch jene unter dem Nebel oder der Galaxie, herauszufiltern. Dazu wird der Schwarzwert angepasst und die Sternenmaske leicht gestreckt. Hat man diese beiden Masken, wird die Sternenmaske von der Rangemask subtrahiert. Dies geschieht mit PixelMath. Nach dem die Maske angewendet wurde, wird der Prozess Deconvolution gestartet und auf die ExternalPSF umgeschaltet. Unter View Identifier gehört nun das zuvor erstellte PSF geladen. Dazu einfach auf das kleine Symbol rechts neben der Zeile klicken und PSF anwählen. 23

Die Anzahl der Iterations sollte auf 50 erhöht werden, da mit jedem weiteren Durchlauf das schärfen immer schwächer wird. Um die Auswirkung der Prozessparameter zu sehen ist es sinnvoll, den Prozess zuerst auf einen kleinen Preview-Ausschnitt anzuwenden. Es wird Deringing und Local Deringing angewählt und die Sternenmaske als Local Support eingestellt. Dies verhindert einen dunklen Rand rund um die Sterne. Sollten diese Ränder dennoch auftreten, dann ist die Sternenmaske nicht korrekt erstellt worden. Um diese dunklen Ränder zu verhindern sollte der Wert bei Global dark auf 0.0100 bis 0.0500 geändert werden, da der Prozess sonst zu aggressiv ist. Unter WaveletRegularization ist eine Rauschreduzierung implementiert und man kann beim zweiten Layer die Werten an Layer 1 angleichen. Mit diesen Einstellungen kann man die Funktion auf den Preview-Ausschnitt anwenden. 24

STRECKEN LINEARER BILDER ZU NICHTLINEAREN BILDERN Um ein lineares Bild zu strecken wird hier der Prozess HistogramTransformation verwendet. Es gibt aber auch noch weitere Prozesse mit denen dies möglich ist wie z.b.: ArcsinhStretch, MaskedStretch, AutoHistogram oder AdaptivStretch. Es wird zunächst die ScreenTransferFunction geöffnet und dort mit Autostretch das Bild gestreckt. Anschließend wird im HistogramTransformation-Prozess das aktuelle Bild angewählt und das kleine Dreieck von der ScreenTransferFunction auf das HistorgamTransformation-Fenster gezogen. Danach können die einzelnen RGB-Kanäle noch separat angepasst werden, sodass sich die Histogramme überlagern. Es kann weiters der Schwarzpunkt und Weißpunkt angepasst werden. Dafür werden die Dreiecke in der HistogramTransformation einfach in die entsprechende Richtung gezogen. Dabei ist aber immer darauf zu achten, dass keine Pixel geklippt werden zu sehen ist dies an der Prozentanzeige neben Shadows und Highlights. Der Histogramm Spitzenwert sollte im linken ¼ des Histogramms zum Liegen kommen. 25

SCHÄRFEN FEINER DETAILS BEI EINEM NICHTLINEAREN BILD Nun da das Bild permanent gestreckt wurde und sich nun im nichtlinearen Zustand befindet, kann mit dem schärfen der feinen Details fortgefahren werden. Dazu wird nun der Prozess MultiscaleLinearTransform genutzt. Dieser Prozess wird jetzt mit dem Detail Layer (Bias) genutzt. Um nur die Hell/Dunkel-Übergänge zu schärfen wird wieder eine Maske genutzt, da ansonsten eventuell das Rauschen mitgeschärft wird, was nicht zielführend ist. Dazu wird die Maske genau gleich erstellt wie bei dem Deconvolution-Prozess. Es ist wichtig an dieser Stelle aber eine neue Maske zu erstellen, da in der Zwischenzeit einige Änderungen am Bild vorgenommen wurden. Nun werden mit einer Maske der Hintergrund und alle Sterne geschützt. Um die Maske zu erstellen wird die Luminanz aus dem RGB-Bild extrahiert und mit HistogramTransformation und der ScreenTranferFunction permanent gesteckt. Dann werden mit dem RangeSelect-Tool die hellen Bereiche von Nebel oder Galaxien herausgefiltert eine neue Rangemask entsteht. Nun wird noch eine Sternenmaske benötigt. Diese wird mit der HistogramTransformation noch etwas nachbearbeitet um die feinsten Sterne, auch jene unter dem Nebel oder der Galaxie, herauszufiltern. Dazu wird der Schwarzwert angepasst und die Sternenmaske leicht gestreckt. Hat man diese beiden Masken, wird die Sternenmaske von der Rangemask subtrahiert. Dies geschieht mit PixelMath. Es werden nun die Layer 2 und 3 genutzt, da das Rauschen im Layer 1 dominant ist. Es kann aber auch gerne mit mehr Layer experimentiert werden. Die Werte, welche bei Bias eingestellt werden sollten 0.100 nicht überschreiten, da das schärfen mit MultiscaleLinearTransform schnell zu viel wird. Mit den folgenden Parametern erzielt man jedoch sehr gute Ergebnisse. Es empfiehlt sich aber auch hier wieder den Prozess zuerst nur auf einen kleinen Preview-Bereich anzuwenden, da dies enorm viel Rechenzeit spart. 26

Sollten rund um die kleinen Sterne schwarze Ränder auftreten, passt die Maske nicht exakt. Hier hilft es jedoch Deringing zu aktivieren und den Global dark Wert auf 0.010 zu stellen. 27

VERKLEINERN DER STERNGRÖßE Um die Sterne zu verkleinern muss zuerst eine Sternenmaske erstellt werden. Bei einem RGB-Bild gehört zuerst die Helligkeit neutralisiert. Dafür wird der Prozess HDRMultiscaleTransform genutzt. Diesen Prozess will man natürlich nicht auf sein Originalbild anwenden. Daher sollte man das Bild vorher duplizieren und dort HDRMultiscaleTransform anwenden. Der Prozess wird mit folgenden Einstellungen auf das Duplikat angewendet: Nun muss man untersuchen wo die Rauschunterdrückung liegt. Dazu zoomt man in einen Bereich des Hintergrundes hinein und hält dort die Maustaste solange gedrückt, bis das Preview-Fenster sichtbar wird. Nun weiß man welchen Wert man bei der Threshold überschreiten muss, ansonsten werden Rauschpixel als Sterne erkannt. Wenn man nun aber die fast unsichtbaren Sterne ansieht, hat man einen sehr guten Richtwert was man als Thresholdgrenze einstellen sollte. Hier wurde als Grenze 0.4 eingestellt. Die anderen Einstellungen wurden wie folgt vorgenommen: 28

Nun wird die Maske überprüft und anschließend angewendet. Nun kann man mit dem eigentlichen verkleinern der Sterne beginnen und dafür wird der Prozess MorphologicalTransformation genutzt. Folgende Werte sollten dabei eingestellt werden. Jedoch können die Werte auch individuell an den eigenen Geschmack angepasst werden. Amount besagt wieder wie viel Prozent des bearbeiteten Bildes mit dem Originalbild zusammengerechnet werden soll. Bei 0.75 werden 75% des neuen Bildes mit 25% des alten Bildes zusammengerechnet. Dies bewirkt einen besseren Übergang der Sterne zum Hintergrund. Der Wert, welcher bei Selection eingestellt wird beagt ob die Sterne vergößert oder verkleinert werden sollen. Ein Wert unter 0.50 verkleinert die Sterne mehr als sie vergrößert werden. Umgekehrt gilt, je größer der Wert ist, desto größer werden die Sterne. Zum Schluss muss man noch die Sternform einstellen. Dafür verwenden wir einen Kreis mit der Pixelgröße von 5 Elementen. Dann wendet man den Prozess an und überprüft das Resultat. Wenn man nicht zufrieden ist kann der Prozess wiederholt werden. Davor muss aber erneut eine Sternenmaske erstellt werden. 29

RAUSCHREDUKTION BEI EINEM NICHTLINEAREN BILD Sollte man mit der Reduktion des Rauschens unzufrieden sein, würde sich der Prozess ACDNR anbieten. Hier gilt es wieder die hellen Bereiche des Bildes mit einer Maske zu schützen. Dabei sollte eine neue Luminazmaske erstellt werden mit der Option Auto Clip Shadows und Auto Clip Highlights. Sollte man mit einem Monochromen Bild arbeiten, reicht es diesen Prozess nur auf die Luminanzkomponente (Lightness) anzuwenden. Die Einstellung ist hier nicht mehr ganz so einfach, dennoch ist zu erwähnen, dass die StdDev zwischen 1.5 und 2.5 liegen sollte. Der Wert bei Amount ist wie bei dem vorherigen Prozess zu verwenden und sollte auf 0.5 eingestellt werden um einen glatteren Übergang zu gewährleisten. Da es sich hier aber um ein nichtlineares Bild handelt kann der Wert auch bis auf 0.9 erhöht werden. Iterations zwischen 2 und 4 arbeiten sehr gut. Es ist auch hier wieder darauf zu achten, dass die Reduktion des Rauschens mit Bedacht durchgeführt wird um unerwünschte Artefakte zu vermieden. Um Rechenzeit zu sparen macht es Sinn, auch hier vorerst den Prozess nur auf einem Preview-Fenster anzuwenden und wenn dort das Ergebnis vielversprechend ist auf das gesamte Bild anzuwenden. 30

Nach dem Verwenden von ACDNR sollte der Schwarzpunkt mit dem Prozess HistogramTransformation neu eingestellt werden. Dabei ist darauf zu achten, dass keine Pixel geklippt werden. 31

ERHÖHEN DES KONTRASTES In diesem Schritt werden drei Prozesse und ein Skript genutzt um den Kontrast zu erhöhen um die feinen Details von Nebel oder Galaxien zum Vorschein zu bringen. Das sind HDRMultiscaleTransform, LocalHistogramEqualization und CurvesTransformation. Das Skript welches hier verwendet wird ist DarkStructureEnhance. Zuerst wird der Prozess HDRMultiscaleTransform genutzt. Bei diesem Prozess ist die Einstellung sehr individuell vorzunehmen, da dies auf das Objekt an sich ankommt. Angefangen mit der Anzahl der Layer je feiner die Details im Bild sind, desto niedriger sollte der Wert des Layer sein da der jeweilige Layer mit einer gewissen Anzahl an Pixel zusammenhängen. Layer 1 1 Pixel Layer 2 2 Pixel Layer 3 4 Pixel Layer 4 8 Pixel Layer 5 16 Pixel Layer 6 32 Pixel Die weitere wichtige Einstellung ist es, bei dem Prozess Median Transform anzuhaken, da es sonst passieren kann, das die Sterne dunkle Ringe bekommen. Da an einem Farbbild gearbeitet wird und man die Farben erhalten will, muss die Option To Lightness ebenfalls angehakt werden. Dazu sollte noch die Lightness Mask angehakt werden, da man will, dass der Prozess vor allem auf die hellen Bereiche angewendet wird. Nun muss wieder eine Maske eingesetzt werden, da man nur die Details von Nebel oder Galaxien hervorheben möchte. Dazu sollte die Maske alle Bereiche des Hintergrundes und die Sterne schützen. Zu erstellen ist die Maske mit RangeSelection und einer Sternenmaske, welche mit PixelMath voneinander subtrahiert werden. Nun muss der Prozess nur noch auf das Bild angewendet werden. Hier empfiehlt es sich auch vorerst wieder nur ein kleines Preview-Fenster zum anwenden des Prozesses zu nutzen um zu sehen ob das erreicht wird, was man damit bezwecken möchte. Sollte das Ergebnis noch nicht passen, kann die Anzahl der Iterations, sowohl als auch der Layer erhöht werden. Wenn man die Aggressivität steigern möchte, kann man bei Overdrive einen Wert zwischen 0.100 und 0.200 einstellen. Es sollte aber jedoch immer nur einer der Werte verändert werden und auf dem Preview-Bereich getestet werden. 32

Der Prozess kann auch ein weiteres Mal mit veränderten Parametern angewendet werden. Dabei sollte die Anzahl der Iterations auf 1 und bei den Layer maximal 3 eingestellt sein. Und Overdrive sollte nicht mehr verwendet werden. Nachdem dieser Prozess abgeschlossen ist, wird nun der Prozess LocalHistogramEvaluation verwendet um den Kontrast weiter zu erhöhen. Für diesen Prozess wird die selbe Maske wie zuvor verwendet. LocalHistogramEqualization ist einer der einfachsten Prozesse jedoch mit einer sehr beeindruckenden Wirkung. Der Kernel Radius definiert wie viele Pixel rund um das Objekt zur Erhöhung des Kontrastes herangezogen werden sollen. Je niedriger der Wert ist, desto stärker ist die Erhöhung jedoch ist zu beachten, dass dadurch wieder dunkle Ringe rund um die Sterne entstehen können. Ist dies der Fall, sollte der Wert erhöht werden, bis keine dunklen Ringe mehr sichtbar sind. Der Wert Contrast Limit, welcher mit 2.0 als Default-Wert angegeben ist erhöht den Kontrast auf das Doppelte, was in den meisten Fällen zu viel ist. Darum sollte der Wert auf 1.1 reduziert werden und kann dann solange erhöht werden bis das Ergebnis zufriedenstellend ist. Jedoch sollte der Wert 2.0 nicht überschreiten. Mit Amount wird wieder angegeben wie viel von Prozent jedem Bild zusammengerechnet werden. Eine gute Einstellung ist hier mit 0.8 für Amount getroffen. Dabei werden 20% des Originalbildes mit 80% des korrigierten Bildes zusammengerechnet. Nachdem alle Einstellungen getroffen worden sind und man alles bei einem kleinen Preview-Ausschnitt getestet hat, kann dies für das gesamte Bild übernommen werden. Zum Schluss der Kontrasterhöhung kommt der Prozess CurvesTransformation zum Einsatz. Für diesen Prozess benötigt man KEINE Maske mehr, denn nun will man den Kontrast des gesamten Bildes verändern. Da zuerst der Kontrast erhöht werden soll, wird der Prozess auf RGB/K angewendet. Um die Änderung zu sehen, ist es dafür nötig den Real-Time Preview einzuschalten ( ). Es werden drei Punkte gesetzt. Einer im unteren Drittel, ein zweiter in der Mitte und der letzte sollte im oberen Drittel gesetzt werden. Nun sollten die Punkte in einer S-Kurve verzogen werden. Die dunklen Bereiche sollten dunkler werden und die Hellen heller. Um einen kleinen extra Kontrastboost zu bekommen kann der Punkt in der Mitte leicht in Richtung linkes oberes Eck gezogen werden. Die Änderung sollte in kleinen Schritten erfolgen, da es sehr schnell zu viel des Guten sein kann. An dieser Stelle wird der Prozess aber noch nicht angewendet, da man noch weitere Verbesserungen vornehmen kann. Nun wird die Luminanz ganz leicht erhöht. Dazu einfach auf das L klicken und die neu erschienene Linie in der Mitte leicht in Richtung oberes linkes Eck ziehen. Hier gilt auch wieder, weniger ist oft mehr. 33

Als nächstes wird die Sättigung angepasst und leicht erhöht. Dazu auf das S klicken und eine neue Linie wird sichtbar. Hier gilt das gleiche wie bei der Luminanz. Die Kurve wird in der Mitte angeklickt und leicht in Richtung oberes linkes Eck gezogen. Ist man nun mit allen Einstellungen zufrieden, wird der Prozess auf das Bild angewendet. In diesem Bild ist alles zur Demonstration sehr überzogen angewendet worden. Nun wird nur noch das Skript DarkStructureEnhance verwendet um den dunklen Details noch einen kleinen extra Boost zu geben. Zu finden unter Skripts Utilities DarkStructureEnhance. Bei den Einstellungen kann man die Default-Werte verwenden. Aber es kann nach eigenem Ermessen auch der Amount-Wert und die Anzahl der Iterations verändert werden. 34

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VERBESSERN DER FARBEN Am Ende jedes Workflows will jeder noch erreichen, dass die Farben mehr ins Auge springen. Hierzu werden folgende Prozesse verwendet: ColorSaturation und CurvesTransformation Zuerst wird ColorSaturation verwendet. Mit Hilfe dieses Tools können einzelne Farben mehr gesättigt werden als andere. Es ist wieder hilfreich mit Masken zu arbeiten um die Sterne nicht weiter zu sättigen. Es kann jede Farbe individuell gesättigt oder abgeschwächt werden. Dazu einfach die Farbe auswählen, die man ändern möchte und in die gewünschte Richtung ziehen. Wird die Linie nach oben gezogen, werden die Farben gesättigt, nach unten abgeschwächt. Es kann mit den Pfeilen jeder einzelne Punkt angewählt werden und dort die Sättigung individuell angepasst werden. Wenn man mit dem Ergebnis zufrieden ist wird der Prozess auf das Bild angewendet. Wenn man mit der Farbverschiebung unzufrieden ist, wird mit Hilfe von CurvesTransformation daran gearbeitet. Dies ist in den meisten Fällen aber nur nötig, wenn man mit Schmalbandaufnahmen oder Bilder arbeitet welche ohne RGB-Daten aufgenommen wurden (z.b.: Hubble-Farbpalette). Die horizontale Achse ist die von -Achse, die Vertikale die zu -Achse. Sprich wenn man bei einem Bild orange Farben roter machen will, klickt man den Punkt bei den orangen Farben an und zieht in Richtung der roten Farben. Da dadurch aber die anderen Farben auch eine Farbverschiebung erfahren, muss man diese wieder in die Ausgangslage bringen. 36

Es sollten alle übrigen Farben nicht angetastet werden. Dazu bei den anderen Punkten den Input- und Output-Wert gleichsetzen (mit den Pfeilen anwählbar). An diesem Punkt können die Farben und die Luminanz des Bildes noch einmal angepasst werden. Dazu beim Prozess CurvesTransformation die Sättigung wählen und die Linie in der Mitte packen und Richtung linkes oberes Eck ziehen. Das selbe auch noch mit der Luminanz machen und dann auf das Bild anwenden. Veränderungen an der Linie IMMER im Preview-Modus machen, da sonst schnell unschöne Ergebnisse dabei herauskommen. 37

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BILDER FÜR DIE PUBLIKATION VORBEREITEN Um die Bilder veröffentlichen zu können muss man das Farbprofil anpassen. Dies wird in diesem Abschnitt behandelt. Dazu wird der ICCProfileTransformation-Prozess genutzt. Danach werden die Bilder in der Größe mittels Resample geändert. Um seinen Namen hinzufügen zu können wird ein Rahmen mit Crop eingefügt und mit Annotation beschriftet. Dazu stellt man folgendes bei dem Prozess ICCProfileTransformation ein und wendet diesen Prozess an (am besten eine Kopie des Bildes öffnen). Da dieses Bild bereits im richtigen Farbprofil abgebildet ist, muss dieser Prozess nicht durchlaufen werden. Danach muss das Bild in die ursprüngliche Größe gebracht werden. Dazu wird der Prozess Resample verwendet. Da man das Bild zwar verkleinern möchte aber alle Details erhalten bleiben sollte, wird nur die Resolution des Bildes geändert. Dies wird erreicht, wenn man statt den 72 pixel/inch 300 pixel/inch einstellt und anwendet. Nun wird ein Rahmen zur Beschriftung hinzugefügt. Dazu wird der Prozess Crop genutzt. Mit folgenden Einstellungen wird ein Rahmen hinzugefügt und am unteren Ende hat man Platz zum Beschriften des Bildes. 39

Zum Abschluss muss nur noch das Bild beschriftet werden. Hierfür wird der Prozess Annotation genutzt. Bei diesem Prozess kann man die Schriftfarbe, Schriftstil und Schriftart einstellen. Der Text wird bei dem Feld Text eingegeben. Um den Text zu platzieren einfach in das Bild klicken und per Drag and Drop an die gewünschte Stelle bewegen. Wenn man mit der Position zufrieden ist wird dies mit dem grünen Häkchen bestätigt und der Text ist Permanent dort platziert. Zum Schluss wird das Bild nur noch im richtigen Dateiformat gespeichert. Für Online-Zwecke wird das Bild entweder im Format PNG oder JPEG gespeichert. Bei JPEG ist darauf zu achten, dass die Qualität auf 100% eingestellt ist. Will man eine kleinere Dateigröße erreichen kann dies mit Resample gemacht werden. Dazu werden diese beiden Werte reduziert: 72 pixels/inch sind optimal für eine Veröffentlichung im Internet. 40

Zum Speichern auf dem PC wird das TIFF-Format gewählt und wie folgt eingestellt: Die JPEG-Optionen: 41