software work in progress

[iamsiggi]

Vor einigen Tagen hatte ich ja einen ersten brauchbaren Versuch am Hexenkopfnebel gezeigt:
 

Nur schnell, die das Objekt nicht so kennen:

IC2118 ist eine Dunkelwolke rechts des hellen Stern Rigel im Orion, der dessen Licht reflektiert. Rigel (ß-ORI) hat eine Helligkeit von  um die 0 mag (Magnitute). Der Nebel selbst ist mit mag +13 schon recht dunkel, und hebt sich nur bei relativ dunklem Himmel überhaupt ab. Jede mag bedeute 2,5x weniger Licht. Zwar ist er groß und so um die 150mm  Brennweite ist am FT Sensor schon fast zu groß, aber aufgrund der Lichtschwäche ist es eine große Herausforderung, ihn abzulichten. Ein möglichst dunkler Himmel hilft hier sehr. Lichtverschmutzungsfilter helfen bei solchen Reflexionsnebel auch nicht.

Die zugrunde liegenden Daten konnte ich am 8.2.2019 sammeln, als es mal kurz klar war.
 

Beim Sichern meiner vielen Daten bin ich auch auf die Rohdaten vom 14.2.2021 gestoßen. Die hatte ich mal schnell gestackt und nicht viel mehr....
So sammeln sich halt viele Projekte im Laufe der Zeit, selbst wenn der Himmel meist keine Bilder erlaubt.

An diesem Screenshot zeige ich mal nur am fertigen Stack, warum es hier extrem wichtig eine Hintergrundextraktion und ein möglichst guter Himmel. hier vor allem nach unten hin, weil er bei uns ja relativ tief steht. Und natürlich erleichtern gut kalibrierte Bilder (mit Flat/BIAS oder FlatDarks) die Arbeiten wesentlich.



Links oben das Bild nach dem Stacken. Da es "linear ist" habe ich es automatisch gestreckt. Rechts daneben habe ich zusätzlich den automatischen Weißabgleich angewendet. Der bringt die Farbkanäle übereinander, der Farbstich durch meine Himmel ist also raus.

Man sieht auch sofort: Links ist unten am Himmel, da wird der Himmel heller. Das ist natürlich in Horizontnähe immer schlimmer und mit einer so kurzen Brennweite der einen großen Bereich am Himmel abdeckt ist der Helligkeitsunterschied zwischen dem dunkelsten Bereich und dem hellsten bald sehr groß. Da spielt nicht nur die Höhe am Himmel eine Rolle währende der Session, sondern mischen sich dann auch lokale Gegebenheiten  am Himmel dazu. Mehr aber weiter unten: Stichwort "local normalization"

Nach dem Stacken kommt ja  der 2. wichtige Schritt: Hintergrundextraktion. Hier zur Demo schnell eine Automatische. (ABE) den Parameter der bestimmt wie viel er da als Hintergrund werten darf, kann man recht schnell durch Simulieren herausfinden. Von 0,8 bin ich also dann bei 2.0 gelandet. Hier also das Ergebnis:

Links unten: Das was aus dem Bild an Hintergrund gezogen wurde, mitsamt dem Farbstich und rechts unten: Befreit vom Hintergrundgradienten sehen wir erstmals den Hexenkopfnebel. Das Bild ist natürlich automatisch gestreckt, aber ohne automatischen Weißabgleich. Für den Anfang reicht dieser Weißabgleich hier, ich lasse natürlich dann einen "Photometrischen Weißabgleich" bez. Farbkorrektur machen, damit die Farben mit den echt am Himmel gemessen Farben übereinstimmen. Der Unterschied wird hier aber nicht groß sein.

Gestern gab es einen größeren Update meiner Bildbearbeitungssoftware PixInsight. Da gab es einiges an Neuerungen und Verbesserungen.

Unter Anderem was praktisches,  durch die Cooperation mit AstroBin quasi als "Abfallprodukt":  Finding Chart

So kann aus meinem Bild jetzt einfach die Himmelsumgebung zeigen lassen. Didaktisch durchaus nützlich:


Kommen wir jetzt zu den "....fortlaufenden Arbeiten":

Da ist es so, dass sich in letzter Zeit die Möglichkeiten enorm entwickelt haben. Wenn ich an meine Anfänge zurückblicke was man 2014/2015 so an Techniken hatte gegen 2020/21 war die Entwicklung enorm.

Die weitaus meisten, heute zu Allgemeingut gewordenen Algorithmen, stammen hier aus der Raumfahrt allem voran der NASA: Stacken, Deconvolution, Dithering, Wavelets, um nur einige zu nennen. 2016 wurden mit TGV ein neuer effektiver Entrauschungsalgorithmus aus der bildgebenden Medizin, verfügbar. Seit den letzten 2 Jahren sind durch die genauen Durchmusterungen (Gaia) jetzt genaue Daten über Farben, Positionen und Geschwindigkeit verfügbar. Alles ist frei zugänglich und wird laufend verbessert.  Auch halten trainierte Neuronale Netzwerke immer mehr Einzug z.B: StarNet++. Entrauschung und Schärfen mittels "KI" wie in der Fotografie mittlerweile bekannt, produzieren allerdings Artefakte, die es nicht gibt, weshalb man sie in der Astrofotografie, die mit Wissenschaft kooperieren nicht verwendet werden (auch nicht Entrauschen, egal wie!).
Es gibt daneben eine weitere Anzahl an Algorithmen die in letzter Zeit immer weiter verfeinert werden und ursächlich zu einem besserem Ausgangsmaterial führen. Manche dieser Änderungen sind mehr eine Evolution denn eine Revolution.

Eines dieser Probleme an dem sich derzeit viel tut ist die Frage wie bekommt man zu einem möglichst guten Stack kommt.
Der Stack ist letztlich unser Ausgangsmaterial und je besser der ist, desto leichter geht die eigentliche Bildbearbeitung.
Auch hat man dann nur mehr 1 (oder von jeder Farbe einen) File, was die Datenmenge erheblich reduziert:
Von den ursprünglichen Files der Session(s) am Objekt (Lights) inkl. Darks/Flats/BIAS was oft nur wenige GB an Daten ist, werden zwischenzeitlich große Datenmengen produziert. Da sind mehr als 100 GB keine Seltenheit. Es liegen ja die Lightframes zunächst alle in min. 16 bit meist aber eher 32bit unkomprimiert vor. Jeder Verbesserungsschritt produziert nochmals ein großes Fileset. Der Rechenaufwand ist daher auch oft entsprechend. Und letztlich wird dass alles dann zum Stack eindampft!

Alleine der Schritt: Welche der Einzelbilder ist gut genug, um sie zu stacken.  Wir erinnern uns: Letztlich bestimmt die Mehrzahl eines Pixelwertes unser Endergebnis. Werden zu viele schlechte Bilder gestackt, beeinflussen sie maßgeblich unser Stacking Ergebnis. Das ist das Prinzip "Müll rein -> Müll raus). 
Wer sehr kritisch ist bei der Beurteilung der Rohbilder, dem bleiben oft am Ende zu wenige, aber perfekte,  Bilder zum Stacken über. Die Lösung sind eine Analyse der Einzelbilder und damit die Möglichkeit Gewichtungen über Qualität dem Stacking Programm mit zu übergeben.
Bei Sternen wird man den Parameter Schärfe und wie Rund (Exzentrizität) sie sind mehr Gewicht beimessen, als Helligkeit des Hintergrundes.
Bei Nebel wird mehr Gewicht auf Dunkelheit gelegt.
Beim Stacking Algorithmus gibt es einiges an Algorithmen die auch Helligkeitsgradienten die sich Aufgrund des Standes am Himmel  über die Session automatisch ändern, berücksichtigt werden.

Dazu kam dann auch einen Zwischenschritt (Local Normalization) vor dem Stacken, bei dem schlechter Hintergrund vorher mit dem Hintergrund ersetzt wird, wo dieser Teil noch besser war. 

Bald stellte sich aber heraus: In einem Parameter als Besser eingestufte Bilder werden bei anderen Parametern schlecht bewertet, obwohl sie augenscheinlich besser sind! Einfachstes Beispiel: Signal/Rauschen: Fliegt ein Flugzeug oder Satellit durchs Bild, wird rechnerisch das s/n besser. Obwohl das Bild so schlecht ist, dass man es besser nicht berücksichtigt.

Daher hat man sich diese  "Local Normalization" jetzt erneut vorgenommen und wird gerade in letzter Zeit auf ein neues Niveau gehoben. 
Ein stark verbesserter Algorithmus soll jetzt das Problem der falschen Gewichtungen beheben.

Hier schließt sich der Kreis zu unserem Hexenkopfnebel:

Diese Entwicklungen der letzten Zeit macht es nötig, in der Ausarbeitung ganz von vorne zu beginnen.

Vor sicher 3-4 Jahren hatte ich mal gescherzt: 

"Wir werden alle damit enden: Ein Set aus Einzelbildern eines Objekte immer wieder neu mit gestiegenem Wissen und Möglichkeiten der Bildbearbeitung auszuarbeiten"

In diesem Sinne:
Auf eine Gutes Neues Jahr!

Siegfried

 

bearbeitet 1. Januar 2022 von iamsiggi