Svenesis ImageMono Train

Version 1.4.0 – GPL-3.0-or-later

ImageMono Train verarbeitet eine komplette Beobachtungsnacht mit Mono-Kamera und Filterrad in einem Durchlauf: Es liest alle FITS-Header, gruppiert die Lights nach Filtern, kalibriert und stackt jeden Kanal einzeln, richtet die fertigen Master pixelgenau zueinander aus und komponiert daraus ein farbkalibriertes Bild – ohne einen einzigen Siril-Befehl von Hand.

Für wen ist das gedacht?

Für Mono-Rigs mit Filterrad – also Kameras ohne Bayer-Matrix, bei denen die Farbe über einzeln aufgenommene Filterkanäle entsteht. Die Frames werden nie debayert; die gesamte Verarbeitungskette ist monochrom. Für One-Shot-Color-Kameras ist das Skript daher bewusst nicht geeignet.

Unterstützte Paletten

• LRGB – natürliche Farbe mit separater Luminanz
• RGB – Rot, Grün, Blau ohne Luminanz
• SHO – Hubble-Palette (SII → R, Ha → G, OIII → B)
• HOO – Schmalband mit nur zwei Filtern (Ha → R, OIII → G/B)
• HaRGB – Standard-RGB mit Ha-Beimischung im Roten

Die Einstellung Auto schlägt eine Palette vor, deren drei Kanäle tatsächlich vorhanden sind.

Rejection nach nutzbaren Frames

Das Verwerfungsverfahren wird pro Filter gewählt – und zwar anhand der Frames, die wirklich integriert werden, nicht der aufgenommenen. Ein Kanal, dem Wolken die Hälfte weggenommen haben, wird entsprechend behandelt:

• ≤ 4 Frames – Percentile Clipping 0.2/0.1 (Sigma-Verfahren brauchen eine Population)
• 5–20 Frames – Winsorized Sigma 3/3, das Arbeitspferd für eine normale Nacht
• 21–49 Frames – Linear Fit 3/3, verkraftet Gradienten über den Stack
• ≥ 50 Frames – GESDT 0.3/0.05 für große Stacks

Kalibrierung

Alles optional und additiv: Session-Flats pro Filter, Darks und Bias aus einem wiederverwendbaren Library-Ordner. Die Master werden über die FITS-Header zugeordnet – Belichtungszeit, Gain, Binning und Maße exakt, Temperatur mit ±2 °C Toleranz. Ein Master, das nicht passt, wird benannt und übersprungen statt erzwungen angewendet. Auf Wunsch entfernt eine kosmetische Korrektur Hot- und Coldpixel.

Kanalübergreifende Ausrichtung

Zwischen dem Ha-Stack und dem OIII-Stack liegen Stunden, in denen sich das Feld leicht verschoben und gedreht hat. Deshalb werden alle Master noch einmal gemeinsam registriert und mit -framing=min auf die gemeinsame Schnittmenge projiziert – erst dadurch liegen sie auf demselben Pixelraster und das Komposit bleibt frei von Farbsäumen.

Spektrophotometrische Farbkalibrierung

Statt generischem PCC nutzt das Skript SPCC mit der Quanteneffizienz des eigenen Sensors und den tatsächlichen Filterdurchlässen. Bei Schmalband wird über die Emissionslinien gerechnet – Ha 656,3 nm, OIII 500,7 nm, SII 671,6 nm – samt eingetragener Bandbreite. Der Sensorname wird vor dem Lauf geprüft: Ein häufiger Stolperstein ist, dass etwa der IMX533 in Sirils Tabellen nur als OSC-Variante steht, während der Mono-Chip unter Sony IMX411/455/461/533/571 geführt wird.

Berichte, die nichts beschönigen

Jeder Lauf schreibt zwei Markdown-Dateien in den Ausgabeordner. In output.md steht, was tatsächlich passiert ist – welcher Kanal welchen Algorithmus bekam, welche Kalibrierung griff, was übersprungen wurde und warum. todo.md beschreibt die anschließende Handarbeit mit den konkreten Menüpfaden in Siril. Beide beschreiben den echten Lauf, nicht den Normalfall: Übersprungene Filter, Rückfallebenen und verworfene Frames werden ausdrücklich benannt.

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Master wiederverwenden

Die ausgerichteten Master bleiben im Ordner masters/ liegen. Damit lässt sich eine andere Palette in Sekunden neu komponieren, ohne noch einmal zu stacken. Liegen die Master auf unterschiedlichen Rastern – etwa nach einem Lauf, der nur die Filter einer Palette gebaut hat – verweigert das Skript das Mischen, statt ein fehlerhaftes Bild zu erzeugen.

Weitere Eigenschaften

• Mehrere Nächte werden automatisch zusammengefasst, wenn sie unter einem Zielordner liegen
• Unterstützt .fit, .fits, .fts sowie Rice-komprimierte .fz-Varianten
• Qualitätsfilter nach FWHM, Rundheit, Sternzahl und Hintergrund – greifen bewusst erst ab 20 Frames
• Gewichtung wahlweise nach Schärfe, Rauschen oder Sternzahl
• Optionale Rejection-Maps zur Qualitätskontrolle
• Ausgabe bleibt linear – auf Wunsch zusätzlich eine gestreckte Vorschau

Voraussetzungen

Siril 1.4+ mit Python-Unterstützung, sirilpy, PyQt6, astropy, numpy – die Abhängigkeiten werden beim ersten Start automatisch installiert. Für die Farbkalibrierung wird eine Internetverbindung oder ein lokaler Gaia-Katalog benötigt; ohne beides entsteht das Komposit trotzdem, dann unkalibriert.