Unistellar Odyssey und Astropixelprocessor

Stand: 13.10.26

Das Odyssey liefert bereits recht gute gestackte Fotos als PNG oder JPG. Aber geht es besser? Meine bisherigen Ergebnisse waren mal so und mal so. Da aber in einer TIFF Datei mehr Potenzial für eine Nachbearbeitung steckt als in einem PNG oder JPG, der Schritt sich mit APP im Detail zu beschäftigen..

Um das Programm zu verstehen, hatte ich mir ein Buch bestellt:

ASTRO PIXEL PROZESSOR SCHNELLSTART-LEITFADEN 2026: Stacking, Kalibrierung, Rauschunterdrückung und Bildverarbeitung
von MCALBERT EDWARD

Das war eine herbe Enttäuschung, nur allgemeines Bla, bla, bla. Bitte nicht kaufen!
Amazon war so kulant und erstattet mir den Kaufpreis.

Also habe ich beschlossen mir selbst eine Art Leitfaden zu erstellen. APP kann mehr oder weniger ohne Eingriff des Bedieners benutzt werden. Datein laden und mit INTEFRATE weiter machen, aber da vergibt man sich Vieles.

Was ist beim Import der Dateien zu beachten?

  • Das richtige Bayer Pattern (Farbmuster auswählen) Um das vom Odyssey verwendete Profil zu wissen, hilft ein Blick in den Kopf der FITS Datei. Dazu kann folgendes Programm verwendet werden:
  • https://www.npfcalculator.com/fits-viewer
  • Unistellar verwendet in verschiedenen FITS Dateien einer Session (Einzeldateien wie 20261006T192635_546_StackInput.fits , Summendateien wie 20261006T192837_323_StackSum.fits ) mitunter unterschiedlichen Muster. Warum habe ich beim Service angefragt. Eine Antwort steht noch aus. Das verwendete Farbmuster ist entscheidend für das Aussehen des farblichen Bildes.
  • Bisher habe ich nur jeweils eine Session ausgewertet.

Die Datei stacksum.fits bezeichnet ist bei Unistellar-Teleskopen das fertig aufsummierte und kalibrierte Summenbild (Master-Stack) einer Beobachtungssession im astronomischen FITS-Format. Wird diese genutzt lassen sich Schritte 0 bis 5 bei bei APP einsparen oder überspringen. Es kann sofort der Schritt integrate folgen .
Offen ist jedoch was da Unistellar im einzelnen macht. Andererseits kennt nur Unistellar die genauen und notwenigen Algorithmen.

Was ist zu laden ?

Lights – 20261006T192647_547_StackInput.fits

Unter Lights lade ich auch die Datei stacksum.fits, wenn ich die diese vewende, was eine Zeiteinsparung bedeuted. Darks lade ich in diesem Fall nicht. Ist das richtig? Zumindest sehe ich keinen Unterschied.

Darks – 20261006T182711_298_DarkframeMean.fits

Die anderen Eingabefelder bleiben leer, da Unistellar keine anderen Dateitypen anbietet.

Laden StackSum.Fit + INTEGRATE

Es erscheint ein fertig bearbeitetes Bild

Das Bild von Unistellar im Vergleich:

Was fällt auf?
– Der Nebel ist im Zentrum grün, kein roter Rand bei APP
– die Sterne sind viel zu groß

  1. Reduzierung der Sternengröße unter Tools / Sternengröße in APP
  2. Korrektur des Bildes im Viewer von APP . siehe https://www.youtube.com/watch?v=T1tgGhC6wHg&t=5s
  3. Bearbeitung in C1 – Hintergrund maskieren, entsättigen.

Der untere Regler Detail Enhancement im APP Viewer ist mit Vorsicht zu genießen! Viel zu viel im Bild oben.

Bild in APP weniger geschärft, Bearbeitung in C1 gleich.

Warum der Farbunterschied? (Google Antwort)

Beim Hantelnebel (M27) erklärt sich der Farbunterschied zwischen der Unistellar-App und APP besonders gut durch die Physik des Nebels und die Filterung des Teleskops.

M27 leuchtet hauptsächlich in zwei Wellenlängen:

  • OIII (Sauerstoff): Ein intensives Blau-Grün (Cyan) im Zentrum des Nebels.
  • H-Alpha (Wasserstoff): Ein tiefes Rot in den äußeren Bereichen.

Dass Ihr Rohstack in APP giftgrün wirkt, während die Unistellar-App ein schönes Blau zeigt, liegt an der softwareseitigen Interpretation des OIII-Signals:

  • Das „Problem“ des OIII-Signals: Die Wellenlänge von zweifach ionisiertem Sauerstoff (OIII) liegt bei etwa 500,7 Nanometern. Das befindet sich im Farbspektrum exakt an der Grenze zwischen Grün und Blau.
  • Warum APP es grün anzeigt: Da ein Farbsensor (wie der im Odyssey) doppelt so viele grüne wie blaue Pixel hat, schlägt das OIII-Signal beim Debayern in APP massiv im Grünkanal an. Ohne Kalibrierung dominiert dieses rohe Grün das gesamte Zentrum des Hantelnebels.
  • Warum das Odyssey es blau zeigt: Die Software von Unistellar weiß genau, wie der Sensor auf M27 reagiert. Sie korrigiert die Farbbalance automatisch so, dass das OIII-Signal als ästhetisches Teal/Blau-Cyan dargestellt wird, während der rote H-Alpha-Rand verstärkt wird.

Der finale Schritt in APP:
Sobald Sie in APP das Tool „Calibrate Star Colors“ (Sterne farbkalibrieren) über das Bild laufen lassen, erkennt die Software das physikalische Verhältnis der Sternfarben. Dadurch verschwindet der grüne Schleier, und das Zentrum des Hantelnebels springt von dem unnatürlichen Grün in das korrekte, wunderschöne Blau-Cyan (OIII) um, während die roten Außenbereiche (H-Alpha) sichtbar werden.

Das hat nicht funktioniert!

Versuch die Farben in C1 anzupassen

  1. Farbtempertur abgesenkt
  2. Farbton geändert …. schwupp:

Optimiert wurde lediglich mit dem Ziel das Blau zu erreichen, bzw, das Grün weg zu bekommen.

Das muss ich erst einmal verdauen, bzw. begreifen, was ich da gemacht habe, Auf jeden Fall wäre es schön, wenn Unistellar statt einem JPG bzw. PNG ein 32 Bit TIFF anbieten würde,

14.10.26

Die Hauptregler von C1 und ihre Funktion

  • Kelvin-Regler (Farbtemperatur):
    • Nach links (kühler): Schiebt die Farbtemperatur in Richtung Blau (reduziert Gelb- oder Orangestiche bei warmem Kunstlicht).
    • Nach rechts (wärmer): Schiebt die Farbtemperatur in Richtung Gelb/Rot (macht das Bild wärmer, etwa bei Schatten oder blauem Himmel).
    • Bereich: Reicht typischerweise von ca. 800 bis 14.000 Kelvin.
  • Tint-Regler (Farbton):
    • Nach links: Fügt einen grünen Farbstich hinzu.
    • Nach rechts: Fügt einen Magenta- bzw. Violettstich hinzu (hilft perfekt gegen Grünstiche oder zur Hautton-Korrektur).

Je nachdem wie man die Regler verschiebt, verschwindet der Grünton. Aber auch ein Einfluss auf die Randbereiche des Nebels ist zu sehen. Probieren, probieren…

Woher weiß ich welche Farbe stimmt? (Google Antwort)

„Richtige“ Farben gibt es in der Astrofotografie per se nicht, da das menschliche Auge nachts kaum Farben wahrnehmen kann. In der Bildbearbeitung versteht man unter „richtigen“ Farben daher eine wissenschaftlich kalibrierte Farbdarstellung (True Color), bei der die Farben der Sterne exakt ihren physikalischen Oberflächentemperaturen entsprechen.
Ob Ihr Astrofoto diese korrekten Farben besitzt, lässt sich durch mathematische Abgleiche mit Sternenkatalogen überprüfen und einstellen.

Die drei Stufen der Farbprüfung und -kalibrierung

Moderne Astrofotografie-Software (wie PixInsight oder das kostenlose Siril) nutzt Datenbanken, um die Farben in Ihrem Bild automatisiert zu prüfen:

  1. Photometrische Farbkalibrierung (PCC): Die Software führt ein Plate Solving durch, um zu erkennen, welcher Himmelsausschnitt zu sehen ist. Sie vergleicht die Helligkeit der Sterne in Ihrem Bild (in Rot, Grün und Blau) mit den bekannten, exakten Messwerten aus wissenschaftlichen Katalogen (z. B. dem Gaia-Katalog) und korrigiert die Farbkanäle so, dass sie übereinstimmen.
  2. Spektrophotometrische Farbkalibrierung (SPCC): Dies ist die präziseste Methode. Sie bezieht zusätzlich die exakten Filterkurven Ihres Teleskops und die Quanteneffizienz Ihres Kamerasensors mit ein. Wenn Sie SPCC anwenden, besitzt Ihr Bild die physikalisch „echtesten“ Farben, die mit Ihrem Equipment möglich sind.
  3. Manueller Abgleich (Hintergrund-Neutralisierung): Ein verlässlicher Indikator für falsche Farben ist der Himmelshintergrund. Reiner Weltraum ohne Nebelstrukturen sollte in der Grafik (Histogramm) einen neutralen Grauwert aufweisen, ohne einen auffälligen Grün-, Rot- oder Blaustich zu haben.

Visuelle Faustregeln zur Kontrolle

Wenn Sie Ihr fertiges Bild betrachten, können Sie sich an folgenden optischen Merkmalen orientieren:

  • Sternfarben: In einem korrekt kalibrierten Bild gibt es eine ausgewogene Mischung aus blauen (sehr heißen), weißen (mittleren wie Wega), gelben (wie unsere Sonne) und rötlichen (kühleren) Sternen. Dominieren ausschließlich blaue oder gelbe Sterne, stimmt der Weißabgleich nicht.
  • Emissionsnebel (z. B. Orionnebel): Bei klassischen RGB-Aufnahmen leuchtet Wasserstoff (H-Alpha) typischerweise kräftig Rot bis Pink. Sauerstoff (OIII) hingegen strahlt in einem charakteristischen Türkis bis Cyan (Blaugrün). Reines Dunkelblau bei OIII deutet meist auf eine Fehlkalibrierung des Sensors hin.
    Hinweis: Wenn Sie Schmalbandfilter nutzen (z. B. die Hubble-Palette mit SHO), bilden Sie per Definition Falschfarben ab, um chemische Strukturen sichtbar zu machen. Hierbei gibt es kein „Richtig“, sondern nur eine harmonische Trennung der Gase

Gilt für Unistellar: Für diese automatische Farbkorrektur kommt vor allem die sogenannte Vivid Vision Technology zum Einsatz. Diese Software verarbeitet die RAW-Bilddaten des Teleskops und gleicht sie mit astronomischen Katalogen ab, um Abweichungen und Darstellungsfehler zu korrigieren.

M81

Titelbild: von Unistellar; Bild unter GraXpert

Woher kommt der violette Schimmer? Luftverschmutzung – zur Aufnahmezeit am 25.9.2026 lag M81 nicht zuweit über dem Horizont. Darauf deuted auch der Farbschimmer etlicher Sterne hin.


Oder ist es die Eklärung über Google?

Der violett-blaue Schimmer: Junge Riesensegmente

Die äußeren Ränder und die Spiralarme zeigen auf kombinierten Aufnahmen oft einen intensiven violetten bis bläulichen Schimmer. [1, 2]

  • Heiße Sternhaufen: In Spiralgalaxien wie M81 konzentrieren sich die jüngsten und massereichsten Sterne in den Armen. Diese Sterne brennen extrem heiß (oft weit über 20.000 Grad Celsius) und strahlen den Großteil ihrer Energie im kurzwelligen Ultraviolett- und Blaubereich ab. [1]
  • Mischfarbe auf Fotos: Wenn das tiefe Blau dieser heißen Sternhaufen fototechnisch mit den roten Wasserstoff-Nebeln (H-Alpha) oder kosmischen Staubfiltern verschmilzt, entsteht in den Übergangszonen der Aufnahmen ein prächtiger violetter Farbeindruck. [1]
M81 Bearbeitung mit GraXpert – die Farbe ist verschwunden

Messier 81 (M81), auch bekannt als Bodes Galaxie, ist eine der hellsten und am leichtesten zu beobachtenden Spiralgalaxien am nördlichen Sternenhimmel. Sie befindet sich im Sternbild Großer Bär (Ursa Major) und bildet zusammen mit ihrer Nachbargalaxie M82 ein weltberühmtes Galaxienpaar.

Steckbrief und Astronomische Daten

EigenschaftWert / Beschreibung
TypSA(s)ab (eine klassische, hochentwickelte Spiralgalaxie)
Entfernungca. 12 Millionen Lichtjahre zur Erde
Durchmesserca. 90.000 Lichtjahre (etwas kleiner als unsere Milchstraße)
Scheinbare Helligkeit6,9 mag (unter perfekten Bedingungen theoretisch mit bloßem Auge sichtbar)
EntdeckerJohann Elert Bode im Jahr 1774

Nachtrag vom 2.10.2026

Eine Erklärung warum die Mehrzahl der Unistellar Bilder ins Violette gehen:

Unistellar-Teleskope nutzen eine aggressive, proprietäre Software-Filterung („Deep Dark Technology“), um Lichtverschmutzung live herauszurechnen. Wenn man versucht, Lichtverschmutzung (die im Spektrum oft gelb/grünlich durch Natriumdampf- oder LED-Lampen ist) rechnerisch abzuziehen, kippt der Weißabgleich im Hintergrund sehr leicht in die Komplementärfarbe. Die Gegenfarbe zu Grün/Gelb im Farbrad ist Violett/Magenta.


M27

Aufgenommen am 18.9.2026

Was sagt Google?

Der Hantelnebel (auch als Messier 27 oder NGC 6853 bezeichnet, aus dem Englischen auch Dumbbell-Nebel[6][7]) ist ein rund 1300 Lichtjahreentfernter, 7,5 mag heller planetarischer Nebel im Sternbild Fuchs. Der Nebel ist vor ungefähr 10.000 Jahren aus der von einem Roten Riesenstern in seiner Endphase abgestoßenen Hülle entstanden und dehnt sich mit einer Geschwindigkeit von circa 30 km/s aus.[8] Der Kern des Riesensterns ist dabei als über 100.000 Kelvin heißer Weißer Zwerg von 14 mag Helligkeit im Zentrum des Nebels verblieben.[8][9]

Typisch für planetarische Nebel strahlt der Zentralstern aufgrund seiner hohen Temperatur überwiegend unsichtbar im Ultraviolett– und im Röntgenbereich, ionisiert jedoch mit dieser energiereichen Strahlung die Atome des Nebels und regt sie so zum Leuchten an. In diesem Nebel ist dabei eine Struktur mit der 100-fachen Helligkeit der Sonne[2] und einer Winkelausdehnung von 8,0 × 5,7 Bogenminuten entstanden, die, mit kleineren Teleskopen beobachtet, namensprägend einer Hantel ähnelt. Umgeben wird sie von einer schwächer leuchtenden äußeren Hülle von 15 Bogenminuten Durchmesser.

Komischer Weise steht in den FITS Dateien GBRG. Mit diesem Profil entsteht in APP unten stehendes Bild. Mit dem Standprofil entsteht ein violettes Bild. Keine Ahnung, warum jetzt in den FITS Dateien ein anderes Profil verwendet wurde.

Unter Verwendung von GBRG gibt es dennoch markante Unterschiede zum JPG von Unistellar.

M27. APP – GraXpert – C1

Auf der Suche nach den Ursachen, habe ich etliche Bilder von Seestar Teleskopen gesehen, ebenfalls grün waren. Google erklärt das wie folgt:

Dass Rohfotos oder fertig gestapelte Bilder von Smart-Teleskopen wie dem ZWO Seestar eher einen Grünstich und Teleskope von Unistellar (wie das eVscope oder eQuinox) eher einen Violett-/Magentastich aufweisen, liegt hauptsächlich an zwei technischen Faktoren: der Beschaffenheit des Kamerasensors (Bayer-Matrix) und den integrierten Filtern zur Lichtverschmutzung sowie der jeweiligen Software-

Farbkalibrierung.

Hier sind die genauen Gründe für den Farbunterschied:

  1. Die Bayer-Matrix des Kamerasensors (Der Grün-Überschuss)

Die in Astrokameras verbauten CMOS-Farbsensoren nutzen fast ausnahmslos eine sogenannte Bayer-Matrix, um Farbinformationen zu filtern.

Ein typisches Pixelraster besteht zu 50 % aus grünen Pixeln, zu 25 % aus roten und zu 25 % aus blauen Pixeln (RGGB). Da das menschliche Auge für Grün am empfindlichsten ist, wird dies gemacht, um die Helligkeitswahrnehmung natürlicher einzufangen.

Der Seestar-Effekt: Wenn man Rohdaten (FITS-Dateien) direkt aus dem Seestar S50 in Astrofotografie-Programme wie Siril oder PixInsight lädt und de-bayert, wirken sie extrem grün. ZWO belässt die Daten oft sehr nah am Rohzustand. Erst das „Grünrauschen entfernen“ (SCNR) in der Nachbearbeitung korrigiert dies zu den echten Farben.

2. Der Einfluss der Lichtverschmutzungsfilter (LP-Filter)

Beide Teleskope nutzen Filter, um das störende Licht von Straßenlaternen auszublenden und gleichzeitig das Licht von Nebeln (Emissionsnebeln) durchzulassen.

Seestar (Dual-Band-Filter): Das Seestar besitzt einen einschwenkbare Lichtverschmutzungsfilter (LP-Filter), der vor allem Licht im Bereich von OIII (Sauerstoff – türkis/grün) und H-Alpha (Wasserstoff – rot) passieren lässt. Je nach Umgebungslicht und Kalibrierung der App neigen die Bilder durch den OIII-Kanal stark

zu einem türkis-grünlichen Hintergrund. Zudem gab es in der Vergangenheit Software Bugs bei der Erstellung von Flatframes in der App, die temporär für sehr grüne Live- Stacks sorgten.

Unistellar (Deep Dark Technology): Unistellar-Teleskope nutzen eine aggressive, proprietäre Software-Filterung („Deep Dark Technology“), um Lichtverschmutzung live herauszurechnen. Wenn man versucht, Lichtverschmutzung (die im Spektrum oft gelb/grünlich durch Natriumdampf- oder LED-Lampen ist) rechnerisch abzuziehen, kippt der Weißabgleich im Hintergrund sehr leicht in die Komplementärfarbe. Die Gegenfarbe zu Grün/Gelb im Farbrad ist Violett/Magenta.

3. Die Philosophie der internen Bildverarbeitung

Smart-Teleskope zeigen dir kein „echtes“ Live-Bild, sondern das Ergebnis eines winzigen integrierten Computers, der hunderte Kurzzeitbelichtungen (z. B. je 10 Sekunden) übereinanderlegt (Live-Stacking).

ZWO Seestar: Setzt auf die klassische Astrofotografie-Pipeline. Weil Grün die dominante Farbe auf dem Sensor ist, dominiert sie den Stack, solange kein aggressiver automatischer Weißabgleich erzwungen wird.

Unistellar: Ist primär für das direkte Betrachten optimiert (oft durch das elektronische Okular). Die Software versucht krampfhaft, den Himmelshintergrund tiefschwarz zu maskieren. Bei der Unterdrückung des städtischen Streulichts verschiebt sich die Farbbalance der Software-Algorithmen tendenziell in den rötlich-blauen (violetten) Bereich, was insbesondere an den Rändern des Bildes oder bei schwachen Signal- Rausch-Verhältnissen als violetter Schleier sichtbar wird.

Wie behebt man das?

In beiden Fällen handelt es sich nicht um einen Hardwaredefekt, sondern um ein Phänomen, das in der Astrofotografie völlig normal ist. Wenn dir die fertigen JPGs aus den Apps nicht gefallen, hilft der Export der Rohdaten (FITS / TIFF):

Beim Seestar: Nutze in Programmen wie Siril die Funktion „Grünrauschen entfernen“ (SCNR) sowie eine fotometrische Farbkalibrierung (PCC).

Beim Unistellar: Nutze dort die Hintergrund-Extraktion, um den violetten Farbstich und künstliche Gradienten sauber zu neutralisieren.

Inwieweit das alles stimmt, kann ich noch nicht beurteilen, da hier viele Quellen aus Facebook stammen.