Ein kompletter Workflow für die Bearbeitung von Schmalbandaufnahmen mit Hα-, OIII- und SII-Filtern

Schmalbandaufnahmen bieten die Möglichkeit, auch unter aufgehelltem Himmel sehr kontrastreiche Aufnahmen von Emissionsnebeln zu erstellen. Besonders interessant wird es mit einer Monokamera und drei schmalen Filtern für Hα, OIII und SII. Aus diesen drei monochromen Aufnahmen lässt sich anschließend ein Bild in der bekannten Hubble-Palette (SHO) erzeugen.

Die Verarbeitung unterscheidet sich allerdings deutlich von einem klassischen RGB-Workflow. Die drei Kanäle besitzen meist sehr unterschiedliche Signalstärken und Rauschpegel. Deshalb ist es sinnvoll, sie zunächst einzeln zu optimieren und aufeinander abzustimmen, bevor sie zu einem Farbbild kombiniert werden.

In diesem Workflow verwende ich neben den klassischen PixInsight-Prozessen auch BlurXTerminator (BXT), MLDenoise und StarXTerminator (SXT).

Der Grundgedanke: Erst die drei linearen Schmalbandkanäle technisch optimieren, dann kombinieren und anschließend Nebel und Sterne getrennt bearbeiten.

Der komplette Workflow im Überblick

Der folgende Ablauf ist eine gute Ausgangsbasis für Hα-, OIII- und SII-Aufnahmen:

01 · Kalibrierung & Integration
WBPP

↓

02 · Bildausschnitt
DynamicCrop

↓

03 · Gradienten entfernen
Gradientenkorrektur

↓

04 · Optische Korrektur
BXT – Correct Only

↓

05 · Kanäle angleichen
LinearFit

↓

06 · Rauschreduzierung
MLDenoise

↓

07 · Details schärfen
BXT – Sharpening

↓

08 · SHO-Kombination
Hα · OIII · SII

↓

09 · Bild stretchen
Stretch

↓

10 · Sterne separieren
StarXTerminator

↓

11 · Starless-Bild bearbeiten
Nebel · Kontrast · Details · Farben

↓

12 · Sterne separat bearbeiten
Farbe · Größe · Kontrast

↓

13 · Bild zusammenführen
Sterne + Nebel

↓

14 · Finalisierung
Farb- und Kontrastkorrektur

Die einzelnen Schritte sind dabei nicht als starres Rezept zu verstehen. Je nach Objekt, Belichtungszeit, Himmel, Optik und Datenqualität können einzelne Schritte entfallen oder in ihrer Reihenfolge angepasst werden.

1. Kalibrierung und Integration mit WBPP

Am Anfang steht wie bei einem normalen RGB-Workflow die Kalibrierung und Integration der Einzelaufnahmen.

Für jeden Kanal werden die entsprechenden Lights verarbeitet:

• Hα
• OIII
• SII

Dabei sollte WBPP die üblichen Kalibrierungsdaten wie Darkframes und Flats verwenden.

Das Ergebnis sind drei lineare Masterbilder:

Master_Ha
Master_OIII
Master_SII

Die Bilder bleiben zunächst linear.

Noch kein HistogramTransformation und kein endgültiger Stretch.

Das ist wichtig, weil viele der folgenden mathematischen Operationen auf linearen Daten sinnvoller und kontrollierter durchgeführt werden können. PixInsight stellt für die Verarbeitung entsprechende Ressourcen und Workflows bereit.

2. DynamicCrop

Nach der Integration sollten die drei Masterbilder exakt auf denselben Bildausschnitt gebracht werden.

Dazu:

DynamicCrop

Ich würde möglichst früh einen gemeinsamen Crop durchführen, damit später bei der Kombination keine unterschiedlichen Ränder oder Integrationsartefakte sichtbar werden.

Besonders wichtig ist das, wenn WBPP unterschiedliche Randbereiche produziert hat.

3. Gradientenkorrektur

Jetzt werden die drei Kanäle einzeln auf Gradienten untersucht.

Je nach Daten kann man beispielsweise verwenden:

• DynamicBackgroundExtraction (DBE)
• AutomaticBackgroundExtractor (ABE)
• GradientCorrection
• oder externe Werkzeuge wie GraXpert.

Dabei sollte jeder Kanal separat beurteilt werden.

Das ist bei Schmalband besonders wichtig.

Ein Hα-Bild kann beispielsweise einen völlig anderen Hintergrundverlauf besitzen als OIII oder SII. Eine identische Hintergrundkorrektur für alle drei Kanäle ist deshalb nicht grundsätzlich sinnvoll.

Ziel

Der Hintergrund soll möglichst gleichmäßig werden, ohne schwache Nebelstrukturen zu entfernen.

Gerade bei schwachem OIII ist Vorsicht angebracht. Ein zu aggressives Background-Modelling kann echte Nebelstrukturen als „Gradient“ interpretieren.

4. BlurXTerminator – zunächst „Correct Only“

Jetzt kommt ein wichtiger Schritt.

Ich verwende BlurXTerminator zunächst mit „Correct Only“.

Das Ziel ist an dieser Stelle noch nicht maximale Schärfe.

Stattdessen sollen optische Unzulänglichkeiten und unterschiedliche Sternabbildungen korrigiert werden.

Das ist bei SHO besonders interessant, weil die drei Filter unterschiedliche Sternprofile erzeugen können.

Durch die Korrektur erhält man eine bessere Ausgangsbasis für die spätere Kombination.

Warum nicht sofort stark schärfen?

Weil die eigentliche Schärfung später erfolgen kann.

Zunächst geht es darum, die drei Kanäle möglichst sauber und ähnlich abzubilden.

5. LinearFit – die drei Kanäle aufeinander abstimmen

Jetzt kommt einer der wichtigsten Schritte des gesamten Workflows:

LinearFit

Die drei Kanäle besitzen normalerweise unterschiedliche mittlere Signalwerte.

Ein typisches Beispiel:

Hα → sehr stark
OIII → mittel
SII → schwächer

Werden diese Bilder einfach zu RGB kombiniert, dominiert Hα unter Umständen die gesamte Farbinformation.

LinearFit ermöglicht es, die linearen Signalverhältnisse der Kanäle an eine gemeinsame Referenz anzupassen.

Hα als Referenz

Für viele Emissionsnebel ist Hα eine sinnvolle Referenz (weil es das stärkste Signal liefert).

Beispielsweise:

Reference:
Hα

Dann:

OIII → LinearFit → Hα
SII → LinearFit → Hα

Hα selbst wird nicht verändert.

Damit besitzen die drei Bilder eine vergleichbarere lineare Basis.

Wichtig

LinearFit erzeugt noch keine Hubble-Farben.

Es geht lediglich darum, die drei Datenkanäle statistisch aufeinander abzustimmen.

Die endgültige Farbgewichtung erfolgt später.

6. MLDenoise – Rauschen reduzieren

Jetzt kommt MLDenoise zum Einsatz.

An dieser Stelle würde ich den Prozess bevorzugt noch im linearen Zustand verwenden.

Das ist insbesondere für die schwächeren OIII- und SII-Daten interessant.

MLDenoise gehört zu den neueren Machine-Learning-Werkzeugen in PixInsight und ist für die Rauschreduzierung konzipiert. PixInsight stellt inzwischen umfangreiche eigene Ressourcen und Dokumentationen zu den aktuellen Verarbeitungstechniken bereit.

Nicht zu aggressiv entrauschen

Das Ziel sollte nicht sein:

„Das Bild muss völlig glatt aussehen.“

Sondern:

„Das Rauschen soll reduziert werden, während die schwächsten Nebelstrukturen erhalten bleiben.“

Das ist gerade bei SII und OIII wichtig.

Ich würde deshalb zunächst moderat arbeiten und das Ergebnis bei 100–200 % Zoom kontrollieren.

Besonders kritisch sind:

• feine Filamente
• schwache OIII-Strukturen
• sehr kleine Nebelstrukturen
• Hintergrundbereiche mit schwachem Signal

Wenn MLDenoise beginnt, Strukturen sichtbar zu glätten, ist die Einstellung zu aggressiv.

7. BlurXTerminator – jetzt die eigentliche Schärfung

Nach der Rauschreduzierung kann BXT ein zweites Mal eingesetzt werden.

Diesmal geht es tatsächlich um die Verbesserung der Bildschärfe.

Typischer Ablauf:

BlurXTerminator

→ PSF bestimmen

→ Sterne moderat schärfen

→ nicht-stellare Strukturen moderat schärfen

Hier gilt ebenfalls:

Weniger ist meistens mehr.

Gerade bei hochaufgelösten Schmalbanddaten können zu aggressive BXT-Einstellungen später beim Stretch zu deutlich sichtbaren Artefakten führen.

Ich würde das Ergebnis deshalb immer auch mit dem Ausgangsbild vergleichen.

8. Aus Hα, OIII und SII wird SHO

Jetzt sind die drei Kanäle vorbereitet.

Für die klassische Hubble-Palette gilt:

Farbkanal	Schmalbandkanal
Rot	SII
Grün	Hα
Blau	OIII

Mit ChannelCombination entsteht damit das erste SHO-Bild:

R = SII
G = Hα
B = OIII

Das Ergebnis wird häufig zunächst sehr grün erscheinen.

Das ist völlig normal.

Noch nicht versuchen, das Grün sofort zu entfernen.

Die Farbgestaltung kommt erst später.

9. Alternativ: SHO mit PixelMath erzeugen

ChannelCombination ist die einfachste Variante.

Mit PixelMath bekommt man allerdings wesentlich mehr Kontrolle.

Eine mögliche Ausgangskombination wäre beispielsweise:

Rot

SII

Grün

0.7*Ha + 0.3*OIII

Blau

OIII

Damit wird Hα weiterhin dominant im Grünkanal verwendet, während OIII etwas in die grüne Farbinformation einfließt.

Eine andere Möglichkeit ist eine leichte Beimischung von Hα zu Rot:

R = 0.8*SII + 0.2*Ha
G = 0.7*Ha + 0.3*OIII
B = OIII

Solche Formeln sollte man aber nicht als feste Regeln betrachten.

Die optimale Mischung hängt stark von den Daten ab.

10. Jetzt wird gestretcht

Erst jetzt würde ich das SHO-Bild in den nichtlinearen Bereich bringen.

Dafür eignen sich beispielsweise:

• HistogramTransformation
• GeneralizedHyperbolicStretch (GHS)
• MaskedStretch

Ich bevorzuge häufig mehrere moderate Stretch-Schritte gegenüber einem einzigen starken Stretch.

Das hat den Vorteil, dass sich die Entwicklung des Bildes besser kontrollieren lässt.

11. StarXTerminator – Sterne vom Nebel trennen

Jetzt kommt StarXTerminator zum Einsatz.

Das SHO-Bild wird in zwei Komponenten zerlegt:

SHO Starless
+
SHO Stars

Damit eröffnen sich sehr viele Möglichkeiten.

Denn der Nebel kann jetzt unabhängig von den Sternen bearbeitet werden.

Das ist bei SHO besonders wertvoll.

12. Das Starless-Bild bearbeiten

Jetzt konzentrieren wir uns ausschließlich auf den Nebel.

Hier können beispielsweise folgende Prozesse zum Einsatz kommen:

CurvesTransformation

für:

• Kontrast
• Farbsättigung
• Farbbalance

LocalHistogramEqualization

für lokale Strukturen und Kontraste.

HDRMultiscaleTransform

für die Herausarbeitung verschiedener Strukturgrößen.

Gerade bei komplexen Emissionsnebeln kann dadurch eine deutlich bessere Differenzierung der Strukturen entstehen.

PixInsight beschreibt Multiskalenverfahren unter anderem zur gezielten Bearbeitung von Strukturen unterschiedlicher Größenordnungen.

13. Die Hubble-Farben entwickeln

Jetzt beginnt die eigentliche kreative Farbgestaltung.

Das Ziel ist nicht einfach ein möglichst buntes Bild.

Vielmehr sollte man versuchen, die unterschiedlichen Emissionsgebiete sichtbar voneinander zu trennen.

Typischerweise:

SII

→ Rot / Orange

Hα

→ Grün / Gelb

OIII

→ Blau / Türkis

Mit CurvesTransformation kann man die Sättigung und Farbbalance entsprechend beeinflussen.

14. Das typische SHO-Grün kontrollieren

Das ist wahrscheinlich einer der bekanntesten Schritte bei der Hubble-Palette.

Durch die starke Hα-Komponente kann das Bild sehr grün werden.

Hier kann SCNR hilfreich sein.

Ich würde SCNR aber keinesfalls einfach mit maximaler Stärke einsetzen.

Zum Beispiel:

SCNR
Green
Amount: moderat

Danach kann man mit CurvesTransformation die Farbbalance wieder fein einstellen.

Das Ziel ist nicht:

Grün vollständig entfernen.

Sondern:

Das dominante Grün kontrollieren und gleichzeitig die Hubble-Farbverteilung erhalten.

15. MLDenoise mit Maske

Nach dem Stretch kann an schwachen Stellen noch Rauschen vorhanden sein.

Hier würde ich MLDenoise nicht mehr pauschal auf das komplette Bild anwenden.

Besser:

Maske erstellen

→ schwache Nebelbereiche auswählen

→ MLDenoise moderat anwenden.

Dadurch bleibt die Detailstruktur in den helleren Bereichen besser erhalten.

Gerade bei OIII ist das sinnvoll.

16. LocalHistogramEqualization

Jetzt kann LocalHistogramEqualization (LHE) eingesetzt werden.

LHE kann feine Strukturen im Nebel hervorheben.

Dabei sollte man unbedingt mit einer Maske arbeiten.

Zum Beispiel:

Starless
 ↓
Nebula Mask
 ↓
LHE

So verhindert man, dass gleichzeitig Hintergrund und Sterne unnötig verstärkt werden.

17. HDRMultiscaleTransform

Für sehr kontrastreiche Nebel kann anschließend HDRMultiscaleTransform interessant sein.

Der Prozess kann helfen, sehr helle Strukturen etwas zu kontrollieren und gleichzeitig schwächere Strukturen sichtbar zu machen.

Auch hier gilt:

sparsam einsetzen.

Zu starke HDR-Bearbeitung erzeugt schnell einen künstlich wirkenden Look.

18. Die Sterne separat bearbeiten

Nun wechseln wir zum zweiten SXT-Ergebnis:

SHO Stars

Die Sterne können unabhängig vom Nebel optimiert werden.

Mögliche Schritte:

BlurXTerminator

leicht anwenden, wenn die Sterne noch etwas aufgebläht wirken.

CurvesTransformation

um die Sternfarben etwas zu verstärken.

MorphologicalTransformation

gegebenenfalls zur leichten Sternverkleinerung.

Gerade bei SHO ist eine moderate Sternverkleinerung oft sinnvoll.

Sie verhindert, dass die Sterne vom eigentlichen Nebelmotiv ablenken.

19. Sterne und Nebel wieder zusammenführen

Jetzt werden beide Ebenen wieder kombiniert.

Das kann beispielsweise mit PixelMath erfolgen.

Dabei sollte die Sternhelligkeit nicht zwingend auf 100 % zurückgesetzt werden.

Man kann die Sterne bewusst etwas zurücknehmen.

Das führt häufig zu einem harmonischeren Gesamtbild:

kräftiger Nebel
+
dezente Sterne

anstatt:

kräftiger Nebel
+
überstrahlende Sterne

20. Finale Farbkorrektur

Jetzt kommt der letzte große Schritt.

Mit CurvesTransformation kann man nochmals:

• Sättigung
• Rotanteil
• Grünanteil
• Blauanteil
• Kontrast

kontrollieren.

Dabei sollte man sich nicht ausschließlich an der Hubble-Palette orientieren.

Die Hubble-Palette ist eine Farbzuordnung der Emissionslinien, keine Vorschrift, wie jedes fertige Bild exakt aussehen muss.

21. Was ich bei 3-nm-Daten vermeiden würde

Bei hochwertigen Schmalbanddaten sind einige typische Fehler besonders ärgerlich.

Zu starkes Entrauschen

Feine Nebelstrukturen verschwinden.

Zu aggressive BXT-Schärfung

Es entstehen künstlich wirkende Strukturen und Halos.

Zu viel SCNR

Die charakteristische Farbtrennung der Hubble-Palette geht verloren.

Zu viel Sättigung

Das Bild wirkt schnell künstlich und verliert feine Farbabstufungen.

Zu starke Sternverkleinerung

Die Sterne wirken dann schnell wie kleine Punkte oder „Löcher“.

OIII übertreiben

OIII ist häufig schwächer als Hα. Beim künstlichen Verstärken kann das Rauschen deutlich sichtbar werden.

Mein bevorzugter Workflow für 3-nm-SHO

Wenn ich einen hochwertigen Datensatz mit beispielsweise Antlia 3-nm Hα/OIII/SII und einer Monokamera bearbeiten würde, wäre mein Ausgangspunkt:

WBPP
│
├── Hα
├── OIII
└── SII
       ↓
DynamicCrop
       ↓
Gradientenkorrektur
       ↓
BXT – Correct Only
       ↓
LinearFit
       ↓
MLDenoise
       ↓
BXT – moderat
       ↓
SHO
       ↓
GHS / HistogramTransformation
       ↓
StarXTerminator
       │
       ├──────────────┐
       ↓              ↓
   STARLESS         STARS
       │              │
       ↓              ↓
    Curves          Curves
    SCNR            BXT
    LHE             ggf. Morphological
    HDRMT
    MLDenoise
       │              │
       └──────┬───────┘
              ↓
        Sterne kombinieren
              ↓
       finale Farbkorrektur
              ↓
        finale Kontraste
              ↓
          Crop / Resize
              ↓
            Export

Fazit

Der entscheidende Unterschied zum RGB-Workflow liegt darin, dass bei SHO nicht einfach drei Farbkanäle miteinander kombiniert werden.

Hα, OIII und SII sind zunächst drei eigenständige wissenschaftliche Messungen unterschiedlicher Emissionslinien. Deshalb sollte jeder Kanal zunächst möglichst sauber und technisch korrekt verarbeitet werden.

Besonders wichtig finde ich dabei diese Reihenfolge:

BXT Correct Only → LinearFit → MLDenoise → BXT → SHO

Erst danach würde ich die eigentliche Bildgestaltung beginnen.

Mit StarXTerminator lässt sich anschließend der Nebel unabhängig von den Sternen bearbeiten. Dadurch kann man Kontrast, Schärfe, Sättigung und Farbgebung wesentlich kontrollierter einsetzen.

Das Ergebnis ist ein Workflow, der sich besonders gut für hochwertige 3-nm-Schmalbanddaten eignet und gleichzeitig genügend Spielraum lässt, um aus einem technisch sauberen SHO-Bild eine individuelle und natürliche Hubble-Palette zu entwickeln.