Wie viele Bilder brauchst du? Eine klare Antwort

„Mach so viele, wie du kannst“ ist der übliche Rat. Er ist nicht so sehr falsch wie nutzlos: Er gibt dir keine Möglichkeit, eine Session zu planen, keinen Anhaltspunkt, wann du aufhören kannst, und keine Erklärung dafür, warum die zwei Stunden von letzter Woche besser geworden sind als die drei von dieser Woche.

Es gibt eine klare Antwort, und sie folgt aus einer einzigen Beziehung.

Die Arithmetik

Signal sammelt sich linear mit der Anzahl der Bilder an. Rauschen ist zufällig, hebt sich teilweise auf und wächst nur mit der Quadratwurzel. Das Signal-Rausch-Verhältnis verbessert sich also um √N.

Das hat Folgen, die die meisten überraschen:

Bilder	Verbesserung gegenüber einem Bild
4	2×
16	4×
64	8×
256	16×
1024	32×

Jede Verdopplung der Qualität kostet viermal so viele Bilder.

Deshalb ist der Schritt von 10 auf 40 Bilder ein großer Unterschied und der von 200 auf 260 unsichtbar. Du hast 30 % mehr Daten für 14 % Verbesserung hinzugefügt, und 14 % liegen unter dem, was das Auge in einem Foto zuverlässig bemerkt. Nichts ist schiefgegangen; die Verbesserung war nur zu klein, um sie zu sehen.

Die praktische Regel: Um einen sichtbaren Schritt nach oben zu sehen, plane das Vierfache. Wenn 50 Bilder etwas Anständiges ergeben haben, sind 200 die nächste sichtbare Stufe. 70 sind es nicht.

Das Ausleserauschen entscheidet über deine Belichtungszeit

Eine zweite Rauschquelle mittelt sich nicht auf dieselbe Weise heraus. Jedes Auslesen des Sensors fügt einen festen Betrag hinzu, und der hängt nicht von der Belichtungszeit ab. Ein 5-Sekunden-Bild und ein 500-Sekunden-Bild zahlen ihn je einmal.

Eine gegebene Gesamtbelichtungszeit trägt also Ausleserauschen im Verhältnis dazu, in wie viele Stücke du sie zerteilst:

• 90 Minuten als 540 × 10-Sekunden-Belichtungen → 540 Portionen Ausleserauschen
• 90 Minuten als 18 × 5-Minuten-Belichtungen → 18 Portionen

Dasselbe Gesamtlicht, ungefähr dreißigmal weniger Auslese-Strafe.

Deshalb zieht ein geguidetes Setup bei schwachen Zielen einem Smart-Teleskop bei gleicher Gesamtzeit davon. Es sammelt nicht mehr Photonen. Es liest den Sensor viel seltener aus.

Nimm also die längste Belichtung, die deine Montierung zuverlässig nachführt. Das ist eine mechanische Frage, keine der Bildbearbeitung, und bei schwachen Zielen wiegt sie schwerer als alles andere.

Der Gegendruck liegt auf der Hand. Ein 300-Sekunden-Bild mit Strichspuren ist nichts wert, und ein verlorenes Bild kostet mehr als ein etwas verrauschteres. Finde die Länge, bei der deine Ausbeute hoch bleibt, und bleib dabei.

Wie „genug“ aussieht

Grobe Arbeitswerte, bei vernünftigem Himmel:

Helle Ziele (der Kern des Orionnebels, die Plejaden, das Zentrum von Andromeda, der Mond): Zwanzig bis fünfzig Bilder ergeben ein gutes Ergebnis. Sie sind hell genug, dass du nicht gegen den Rauschboden kämpfst, und mehr Zeit bringt wenig.

Mittlere Ziele (die meisten Messier-Galaxien und -Nebel): hundert bis dreihundert. Hier leistet die √N-Kurve echte Arbeit, und jede weitere Stunde ist noch sichtbar.

Schwache Ziele (äußere Nebelregionen, integrierter Flussnebel, schwache Gezeitenschweife): fünfhundert und mehr, wobei hier Belichtungszeit und Himmelsqualität mehr zählen als die Anzahl. Wenn du durch Ausleserauschen oder den Himmel begrenzt bist, retten Bilder allein nichts.

Planeten sind ein völlig anderes Regime. Du willst Tausende, weil du das meiste wegwirfst. Lucky Imaging behält den schärfsten Anteil, also bleiben von 5.000 Bildern bei 10 % 500 gute übrig, und die Auswahl macht die Arbeit, nicht die Integration.

Drei Grenzen, und wie du sie auseinanderhältst

Mehr Bilder helfen nur, wenn die Anzahl der Bilder das ist, was dich begrenzt. Drei häufige Grenzen sind etwas anderes.

Ausleserauschen. Bei sehr kurzen Belichtungen wird der Rauschboden vom Auslesen bestimmt, nicht von Himmelsphotonen. Mehr Bilder helfen noch, aber langsam, und du zahlst jedes Mal feste Kosten. Symptom: lange Gesamtbelichtung, hartnäckig verrauschter Hintergrund, kurze Einzelbelichtungen. Abhilfe: längere Belichtungen, nicht mehr davon.

Himmel. Unter hellem Himmel dominiert der Hintergrund, und schwaches Signal steigt vielleicht nie darüber hinaus. Das Signal-Rausch-Verhältnis verbessert sich weiter mit √N, aber √N von „nicht nachweisbar“ ist immer noch nicht nachweisbar. Symptom: heller Hintergrund, und schwache Regionen fehlen, egal wie lange du belichtest. Abhilfe: dunklerer Himmel oder Schmalbandfilter, die den Großteil der Lichtverschmutzung ausblenden.

Ausrichtung. Wenn die Registrierung Fehler von einem halben Pixel hinterlässt, fügen mehr Bilder mehr leicht fehlregistrierte Daten hinzu. Der Stack wird glatter und nicht schärfer. Symptom: Das Rauschen sinkt mit mehr Bildern, aber die Details werden nie besser, und die Sterne wirken auf eine Art weich, die nicht zu deinem Fokus passt. Abhilfe: prüfen, ob die Registrierung Rotation beherrscht, was auf jeder azimutalen Montierung zählt, auch bei allen Smart-Teleskopen.

Prüf das Letzte, bevor du dem Himmel die Schuld gibst. Es sieht genauso aus wie schlechtes Seeing, und Leute verlieren ganze Saisons daran.

Die Diagnose, die es in einem Durchlauf klärt

Stacke deine Session. Dann stacke die Hälfte davon (jedes zweite Bild) und vergleiche beide bei demselben Stretch.

• Deutlich besser mit allen: Die Bilder helfen. Mach mehr.
• Kaum zu unterscheiden: Du bist an einer der drei Grenzen oben angekommen. Mehr Bilder beheben das nicht, ändere also etwas anderes.

Das kostet einen zusätzlichen Bearbeitungsdurchlauf und sagt dir mehr als jede Faustregel, weil es an deinen Daten, deinem Himmel und deiner Ausrüstung gemessen ist.

Ausreißerunterdrückung braucht ein Minimum

Eine Sache hängt tatsächlich von der reinen Anzahl ab: die Ausreißerunterdrückung.

Mit acht Bildern kannst du keine Verteilung schätzen. Jede Clipping-Methode arbeitet mit zu wenigen Proben, und aggressives Verwerfen entfernt echtes Signal, während es angeblich Ausreißer entfernt. Das Bild sieht sauber aus, und still und leise fehlen schwache Details. Es sieht nicht kaputt aus, nur ein wenig leer, und nichts auf dem Bildschirm erklärt, warum.

Praktische Schwellen:

• Unter 8 Bildern: einfaches Mitteln oder ein Median. Nimm die Satellitenspuren in Kauf; du kannst sie nicht sicher verwerfen.
• 8 bis 15: winsorisiertes Clipping, das Ausreißer zur Masse hinzieht, statt sie zu verwerfen.
• Über 15: Gewöhnliches Sigma-Clipping wird sicher.
• Über 15 mit driftender Transparenz: Linear-Fit-Clipping, das eine gleichmäßige Drift über den Stack erwartet und nur verwirft, was davon abweicht.

Den letzten Fall solltest du kennen. Wenn hohe Wolken aufziehen oder dein Ziel Richtung Lichtglocke sinkt, unterscheiden sich die Bilder tatsächlich. Sigma-Clipping sieht die Bilder an den Enden des Bereichs als Ausreißer, und die dunkelsten sind oft die klarsten Bilder der Nacht. Du verlierst deine besten Daten an eine Methode, die annahm, sie wären falsch.

Also: wie viele?

• Zuerst die Belichtungszeit: die längste, die deine Montierung zuverlässig nachführt. Sie bestimmt das Ausleserauschen, und das Ausleserauschen dominiert bei schwachen Zielen.
• Dann die Anzahl, in Vierfach-Schritten: 50 → 200 → 800. 20 % mehr ist kein Plan.
• Mindestens 15 Bilder, wenn du eine richtige Ausreißerunterdrückung willst.
• Prüf es mit dem Halb-Stack-Test, statt dich auf irgendetwas hier oben zu verlassen, diesen Artikel eingeschlossen.

Wenn der halbe Stack genauso aussieht wie der ganze, verbring deine nächste klare Nacht lieber mit einem anderen Ziel als mit mehr vom selben.