Multiscale Adaptive Stretch – Das bietet die neue Stretch-Methode mit PixInsight 2026

Multiscale Adaptive Stretch (MAS) in der astronomischen Bildverarbeitung

1. Einführung und theoretischer Kontext der Delinearisierung

1.1 Das fundamentale Paradoxon der Astrofotografie

Die astronomische Bildverarbeitung unterscheidet sich fundamental von der terrestrischen Fotografie durch die physikalische Natur der Datenerfassung. Moderne Sensoren, seien es CCD (Charge-Coupled Device) oder CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor), arbeiten linear. Dies bedeutet, dass die Anzahl der generierten Elektronen in einem direkten, proportionalen Verhältnis zur Anzahl der eintreffenden Photonen steht.¹ Wenn ein Pixel doppelt so viele Photonen empfängt wie ein benachbartes Pixel, ist sein digitaler Auslesewert (ADU – Analog Digital Unit) exakt doppelt so hoch.

Diese Linearität ist wissenschaftlich von unschätzbarem Wert für die Photometrie, stellt jedoch für die visuelle Darstellung eine massive Hürde dar. Das menschliche visuelle System hingegen operiert nicht linear, sondern logarithmisch, eine Eigenschaft, die oft durch das Weber-Fechner-Gesetz beschrieben wird. Wir nehmen Helligkeitsunterschiede in dunklen Bereichen wesentlich stärker wahr als in hellen Bereichen. Würde man die rohen, linearen Daten eines astronomischen Sensors direkt auf einem Monitor darstellen, erschiene das Bild nahezu vollständig schwarz. Nur die hellsten Sterne, deren Signal den Sensor fast zur Sättigung treibt, wären als weiße Punkte sichtbar. Die eigentlichen Zielobjekte – Galaxienarme, schwache Nebelstrukturen und interstellarer Staub (IFN) – liegen oft nur knapp über dem Rauschteppich des Sensors und bleiben im linearen Zustand unsichtbar.

Der Prozess der Delinearisierung, im Fachjargon oft als “Stretching” (Strecken) bezeichnet, ist daher der kritischste Schritt in der Bildbearbeitungspipeline.² Er muss die extrem komprimierten Daten im unteren Helligkeitsbereich (den Schatten) so spreizen, dass sie für das menschliche Auge differenzierbar werden, während gleichzeitig die Dynamik in den hellen Bereichen (den Lichtern) komprimiert werden muss, um ein vollständiges Ausbrennen der Sterne oder heller Nebelkerne zu verhindern.

1.2 Die Evolution der Transformations-Algorithmen in PixInsight

PixInsight, als die führende Softwareplattform für astrofotografische Datenreduktion und -bearbeitung, hat über das letzte Jahrzehnt eine Vielzahl von Werkzeugen für diesen Zweck bereitgestellt, deren Evolution die zunehmende Komplexität und den Anspruch der Community widerspiegelt.

Historisch gesehen bildete die HistogramTransformation (HT) das Rückgrat dieses Prozesses.³ HT basiert auf einer einfachen Manipulation der Transferkurve, bei der der Schwarzpunkt (Black Point), der Weißpunkt (White Point) und die Mitteltöne (Midtones) manuell verschoben werden. Während HT robust und berechenbar ist, leidet es unter signifikanten Schwächen: Es tendiert dazu, Sterne aufzublähen (“Star Bloating”), da die aggressive Aufhellung der Mitteltöne zwangsläufig auch die Randbereiche der Sternprofile anhebt. Zudem ist es rein global; es unterscheidet nicht zwischen einem Stern und einem Nebelfilament gleicher Helligkeit.

Als Reaktion auf diese Limitierungen entstanden komplexere Verfahren wie der ArcsinhStretch, der darauf ausgelegt ist, die Farbintegrität während des Streckens zu bewahren, oft aber zu schwer kontrollierbaren Kontrastverhältnissen führt. In jüngerer Zeit revolutionierte der Generalized Hyperbolic Stretch (GHS) die Szene.⁴ GHS führte mathematische Funktionen ein, die eine extrem präzise Kontrolle über den “Stretch-Punkt” und den Schutz der Lichter (Highlight Protection) ermöglichen. Der Preis für diese Präzision ist jedoch eine extreme Komplexität. Anwender berichten oft von stundenlangen Sitzungen, in denen sie iterativ Kurven anpassen müssen, um ein Ergebnis zu erzielen, das natürlich wirkt und nicht “überprozessiert” aussieht.⁴

1.3 Die Einführung von MultiscaleAdaptiveStretch (MAS)

In diesem Kontext veröffentlichte Pleiades Software im Dezember 2025 das MultiscaleAdaptiveStretch (MAS)-Tool als integralen Bestandteil des Updates 1.9.3 (Build 1646).⁵ MAS repräsentiert einen Paradigmenwechsel: Weg von der rein manuellen Kurvenmanipulation (wie bei HT) und weg von der extremen Parameter-Komplexität (wie bei GHS), hin zu einer algorithmisch gesteuerten, statistischen Analyse des Bildinhalts.

Der Begriff “Multiscale” (Multiskalar) deutet auf die Verwendung von Wavelet-Transformationen oder ähnlichen mathematischen Zerlegungsmethoden hin. Das Bild wird dabei nicht als flache Matrix von Pixeln betrachtet, sondern in verschiedene Frequenzebenen zerlegt – feine Details (Sterne, Rauschen), mittlere Strukturen (Nebel-Filamente) und grobe Strukturen (Hintergrund-Gradienten). Dies ermöglicht es dem Algorithmus, den Kontrast adaptiv zu steuern: Sterne können anders behandelt werden als der Nebel, vor dem sie stehen. Das Ziel von MAS ist es, die Konsistenz und Qualität der Delinearisierung zu automatisieren und die “schwarze Kunst” des Stretchens in einen reproduzierbaren, wissenschaftlich fundierten Prozess zu überführen.²

2. Technische Analyse der Architektur und Parameter

Die Benutzeroberfläche von MAS mag auf den ersten Blick täuschend einfach wirken, da sie nur über wenige primäre Schieberegler verfügt. Diese Reduktion der Komplexität ist jedoch das Ergebnis hochgradiger Abstraktion komplexer zugrundeliegender Mathematik. Eine detaillierte Analyse der Parameter offenbart die Funktionsweise des Algorithmus.

2.1 Target Background (Ziel-Hintergrund): Die statistische Verankerung

Der Parameter Target Background ist der Ankerpunkt des gesamten Transformationsprozesses. In traditionellen Methoden wie der Histogrammtransformation bestimmt der Anwender visuell, wie dunkel der Hintergrund sein soll, indem er den “Shadows”-Regler verschiebt, bis das Histogramm “links anstößt” aber nicht beschnitten (“geclippt”) wird.

MAS automatisiert dies durch statistische Zielsetzung. Der Wert, typischerweise im Bereich von 0.10 bis 0.20 ⁶, definiert den normierten Medianwert, den der Himmelshintergrund im finalen Bild einnehmen soll.

• Wertebereich < 0.10: Führt zu einem sehr dunklen, kontrastreichen Himmel, birgt jedoch das Risiko, schwache Signale (wie IFN – Integrated Flux Nebula) in den Schwarzpunkt zu drängen und somit Datenverlust durch Clipping zu verursachen.
• Wertebereich 0.12 – 0.15: Gilt als “Sweet Spot” für die meisten Deep-Sky-Objekte (Galaxien, Sternhaufen), bei denen ein natürlicher, dunkler, aber nicht toter Hintergrund gewünscht ist.⁶
• Wertebereich > 0.20: Wird für Objekte empfohlen, die fast das gesamte Bildfeld ausfüllen oder von extrem schwachen Nebeln umgeben sind. Ein höherer Hintergrundwert “hebt” das gesamte Signal an und verhindert, dass diese schwachen Ausläufer im Rauschen verschwinden.⁶

Die Innovation hierbei liegt in der Konsistenz: Wenn ein Anwender eine Serie von LRGB-Bildern bearbeitet, garantiert derselbe Target-Background-Wert eine konsistente Helligkeitsbasis für alle Kanäle, was die spätere Farbkombination erheblich erleichtert und Farbverschiebungen in den Schatten minimiert.

2.2 Aggressiveness (Aggressivität) und Clipping-Steuerung

Der Parameter Aggressiveness steuert die Steilheit der Transferkurve im Bereich der Schatten. Technisch gesehen definiert er, wie nah der Schwarzpunkt an den Fuß des Histogramm-Berges (den Hintergrund-Peak) geschoben wird.

• Eine hohe Aggressivität maximiert den Kontrast, indem sie den verfügbaren Dynamikumfang voll ausnutzt. Das Histogramm wird so weit wie möglich gespreizt. Das Risiko hierbei ist das sogenannte “Clipping” von Rauschen: Pixel, die zum Hintergrundrauschen gehören, werden auf Null (Schwarz) gesetzt, was zu einem unnatürlich “abgehackten” Hintergrund führen kann.
• Eine niedrige Aggressivität lässt mehr “Luft” am linken Rand des Histogramms. Dies führt zu einem weicheren, rauschärmeren Hintergrund, kann das Bild aber flau wirken lassen.⁶

Im Gegensatz zu GHS, wo dieser Punkt manuell über den “Shadow Clipping”-Wert definiert wird, berechnet MAS diesen Punkt dynamisch basierend auf der Varianz (Breite) des Hintergrund-Peaks.

2.3 Dynamic Range Compression (DRC): Der Sternen-Schutzschild

Eines der größten Probleme beim globalen Stretching ist das Verhalten von Sternen. Sterne sind mathematisch gesehen Singularitäten (Punktlichtquellen), die durch die Optik und Atmosphäre zu einer Punktspreizfunktion (PSF) – meist einem Gauss-Profil – verschmiert werden. Ein aggressiver Stretch hebt die schwachen Flanken dieses Gauss-Profils an, was den Stern optisch größer macht (“Bloating”).

Der Dynamic Range Compression (DRC) Algorithmus in MAS adressiert dieses Problem spezifisch. Er analysiert lokale Kontraste und identifiziert hochfrequente Strukturen mit hoher Helligkeit (Sterne).

• Funktionsweise: DRC wendet eine komprimierende Kurve (ähnlich einem lokalen HDR-Tone-Mapping) auf diese Bereiche an. Anstatt die Helligkeit linear hochzuziehen, wird sie in den Lichtern abgeflacht.
• Visueller Effekt: Dies bewahrt die “Spitze” des Sternprofils und verhindert, dass die Flanken zu stark angehoben werden. Sterne wirken dadurch kleiner, punktförmiger und farbintensiver, da ihre Sättigung nicht im reinen Weiß ausbrennt.⁴
• Risiko bei Nebeln: Ein zu aggressiver DRC-Wert kann jedoch auch helle Nebelstrukturen (wie den Kern des Orionnebels oder der Andromedagalaxie) flach und kontrastarm wirken lassen. Hier ist eine Balance erforderlich, die MAS dem Anwender durch den Regler überlässt.

2.4 Contrast Recovery (Kontrast-Wiederherstellung) und die Monotonie-Frage

Die Funktion Contrast Recovery ist vielleicht der kontroverseste, aber auch mächtigste Teil von MAS.

• Mechanismus: Während ein Standard-Stretch oft den lokalen Kontrast in den Mitteltönen verringert (das Bild wird heller, aber “flacher”), versucht dieser Algorithmus, lokale Helligkeitsunterschiede künstlich wiederherzustellen.
• Die Monotonie-Debatte: In Foren wie Cloudy Nights wird diskutiert, ob MAS mit aktivierter Contrast Recovery die mathematische Eigenschaft der Monotonie verletzt.⁵ Eine monotone Funktion garantiert, dass, wenn Pixel A im Rohdaten heller ist als Pixel B, es auch im bearbeiteten Bild heller bleibt. Algorithmen zur lokalen Kontrastverstärkung können dies lokal verletzen, um Details hervorzuheben (ähnlich wie beim “Unsharp Masking”).
• Praxisrelevanz: Für rein wissenschaftliche Datenanalyse wäre dies problematisch. Für die ästhetische Astrofotografie (“Pretty Pictures”) ist dieser Effekt jedoch oft gewünscht, da er Strukturen in Nebeln und Galaxien “poppen” lässt, die sonst untergehen würden. Die Empfehlung lautet daher meist, diese Funktion aktiviert zu lassen, es sei denn, es entstehen sichtbare Artefakte (Halos) an extrem harten Kontrastkanten.²

3. Vergleichende Systemanalyse: MAS im Wettbewerbsumfeld

Die Einführung von MAS erfolgte nicht im Vakuum. Die Community debattierte bereits intensiv über neue Stretching-Methoden, insbesondere über den Veralux HyperMetric Stretch (ursprünglich ein Siril-Skript, portiert auf PixInsight) und den etablierten Generalized Hyperbolic Stretch (GHS). Eine detaillierte Abgrenzung ist notwendig, um die Position von MAS zu verstehen.

3.1 MAS vs. Veralux HyperMetric Stretch

Der Vergleich zwischen MAS und Veralux dominiert die aktuellen Diskussionen.⁷ Beide Tools zielen darauf ab, das Stretching zu revolutionieren, verfolgen aber radikal unterschiedliche Philosophien.

3.1.1 Philosophischer Ansatz: Skalar vs. Vektoriell

• MAS (Skalar/Statistisch): MAS arbeitet primär im Bereich der Helligkeitswerte (Luminanz). Es analysiert Histogramme und Statistiken. Die Farbbehandlung erfolgt oft sekundär durch Sättigungsanpassungen nach oder während des Stretches.
• Veralux (Vektoriell/Physikalisch): Veralux basiert auf einer fundamental anderen Theorie. Es betrachtet jedes Pixel als Vektor im dreidimensionalen Farbraum. Ziel ist die “Vektorerhaltung”.¹ Beim Strecken wird nur die Länge des Vektors (Luminanz) verändert, nicht aber seine Richtung (Chrominanz/Farbe). Dies basiert auf photometrischen Prinzipien und zielt auf absolute Farbtreue ab. Es verhindert das typische Auswaschen von Farben in hellen Bereichen (das “Lachs-Farbene” in Sternkernen).

3.1.2 Workflow und Usability

Hier liegt der entscheidende Vorteil von MAS.

• Integration: MAS ist ein nativer C++ Prozess in PixInsight. Das bedeutet, er unterstützt die Real-Time Preview (Echtzeit-Vorschau). Der Nutzer bewegt einen Regler und sieht sofort das Ergebnis.⁷
• Veralux (Script): Die Veralux-Implementierung in PixInsight ist (zum Zeitpunkt der Berichte) ein Skript. Skripte in PixInsight haben oft keine Echtzeit-Vorschau. Der Nutzer muss Werte einstellen, “Ausführen” klicken, das Ergebnis bewerten, “Rückgängig” machen und neu einstellen. Dieser “Trial-and-Error”-Prozess wird von Anwendern als “schmerzhaft” und langwierig beschrieben.⁷
• Fazit: Obwohl Veralux theoretisch überlegene Farbphysik bietet, gewinnt MAS im Alltag durch die drastisch bessere Benutzererfahrung (UX). Viele Nutzer berichten, dass sie mit MAS in Sekunden Ergebnisse erzielen, für die sie mit Veralux Minuten oder länger brauchten, oft mit subjektiv besserem Kontrast.⁴

3.2 MAS vs. Generalized Hyperbolic Stretch (GHS)

GHS gilt als das “Schweizer Taschenmesser” für Experten.

• Kontrolle: GHS bietet Kontrolle über jeden einzelnen Parameter der Hyperbel-Kurve (Symmetry Point, Stretch Factor, Shadow Protection, Highlight Protection). Ein erfahrener Nutzer kann damit Ergebnisse erzielen, die exakt seiner Vision entsprechen.
• Komplexität: Diese Kontrolle erfordert tiefes Verständnis. Ein falscher “Symmetry Point” kann das Bild ruinieren.
• Automatisierung: MAS nimmt dem Nutzer diese Entscheidungen ab. Es wählt den “Symmetry Point” (analog) basierend auf der Bildstatistik.
• Ergebnis: Nutzer berichten, dass MAS oft 90-95% der Qualität eines manuell perfektionierten GHS liefert, aber in einem Bruchteil der Zeit (Sekunden vs. Stunden).⁴ Für viele Anwender ist dieser Zeitgewinn den marginalen Kontrollverlust wert.

Tabelle 1: Systemvergleich der Stretching-Methoden

Merkmal	HistogramTransformation (HT)	Generalized Hyperbolic Stretch (GHS)	Veralux HyperMetric Stretch	MultiscaleAdaptiveStretch (MAS)
Basistechnologie	Manuelle Kurven	Hyperbolische Funktionen	Vektorbasierte Farbraum-Manipulation	Multiskalare statistische Analyse
Lernkurve	Mittel	Sehr Hoch (Steil)	Mittel (durch Skript-Limitierung)	Niedrig / Intuitiv
Zeitaufwand	Mittel	Hoch (Iterativ)	Hoch (Trial & Error)	Sehr Niedrig (Fast Instant)
Stern-Kontrolle	Schlecht (Bloating)	Exzellent (Manuell)	Exzellent (Automatisch)	Exzellent (Automatisch durch DRC)
Farb-Integrität	Schlecht (Washed out)	Gut (bei korrekter Nutzung)	Sehr Gut (Vektorerhaltung)	Gut (Sättigungskontrolle)
Vorschau	Ja (Real-Time)	Ja (Real-Time)	Nein (Skript-limitiert)	Ja (Real-Time)
Zielgruppe	Einsteiger / Legacy	Experten	Physik-Enthusiasten	Breite Masse / Effizienz-Sucher

4. Operativer Workflow und Szenario-basierte Best Practices

Basierend auf den Analysen von Experten wie Adam Block und diversen YouTube-Tutorials ² lässt sich ein optimierter Workflow ableiten. MAS ist kein isoliertes Werkzeug; es entfaltet seine volle Leistung nur im Kontext einer korrekten Vorverarbeitung (“Pre-Processing”).

4.1 Die kritische Phase: Lineare Vorverarbeitung

Bevor MAS angewendet wird, muss das Bild linear und frei von Fehlern sein. MAS ist ein Kontrastverstärker – es verstärkt auch Fehler.

1. Gradienten-Bereinigung (Gradient Removal):

• Lichtverschmutzung und Mondlicht erzeugen Gradienten. Diese müssen zwingend entfernt werden, da MAS sonst versuchen würde, den Gradienten als Signal zu interpretieren und zu verstärken.
• Tool-Empfehlung: GraXpert (AI-basiert) oder DynamicBackgroundExtraction (DBE) in PixInsight. Ein flacher Hintergrund ist die Basis für die statistische Analyse von MAS.⁶

2. Farbkalibrierung (Color Calibration):

• Da MAS die Farben während des Stretchens intensiviert, muss die Farbbalance vorher stimmen.
• Tool-Empfehlung: SpectrophotometricColorCalibration (SPCC). SPCC nutzt Gaia-Datenbanken, um die Farben basierend auf dem Sternspektrum physikalisch korrekt zu setzen. Eine Anwendung nach dem Stretch ist technisch falsch und führt zu den in Foren beschriebenen Problemen (z.B. grünen Bildern).⁵

3. Deconvolution & Schärfung (Optional aber empfohlen):

• MAS profitiert enorm von kleinen, scharfen Sternen.
• Tool-Empfehlung: BlurXTerminator (BXT). Wenn BXT auf das lineare Bild angewendet wird, korrigiert es die PSF der Sterne. Wenn MAS anschließend mit aktiver DRC arbeitet, ist das Ergebnis oft spektakulär: nadelfeine Sterne vor tiefem Hintergrund.¹

4. Rauschentfernung (Denoising):

• Rauschen kann die statistische Analyse von MAS verwirren (Verschiebung des Histogramm-Peaks).
• Tool-Empfehlung: NoiseXTerminator (NXT) oder DeepSNR im linearen Stadium, aber moderat angewendet. MAS verzeiht Rauschen durch die “Aggressiveness”-Einstellung relativ gut, aber saubere Daten sind immer besser.

4.2 Szenario-Workflows: Der adaptive Ansatz

Es gibt keine “eine Einstellung für alles”. Der Bericht identifiziert drei Hauptszenarien basierend auf den Snippets.²

Szenario A: Die klassische Spiralgalaxie (z.B. M81, M101, M31)

Herausforderung: Der Kern der Galaxie ist extrem hell, die Spiralarme sind mittelhoch, und die Halo-Bereiche (Gezeitenschweife) sind extrem schwach. Ein Standard-Stretch lässt den Kern ausbrennen oder verschluckt die Arme.

• Workflow:

1. Öffnen Sie MultiscaleAdaptiveStretch.
2. Aktivieren Sie die Real-Time Preview.
3. Target Background: Setzen Sie den Wert auf 0.12 bis 0.14. Dies ist dunkel genug, um den Weltraum schwarz wirken zu lassen, aber hell genug, um die schwachen Ausläufer nicht abzuschneiden.⁶
4. Dynamic Range Compression (DRC): Ein moderater Wert von 0.5 bis 1.0. Dies schützt den hellen Kern der Galaxie vor dem Ausbrennen, erhält aber den Kontrast in den Staubbändern.⁶
5. Contrast Recovery: An (Enabled). Dies hilft enorm, die Strukturen in den Spiralarmen (HII-Regionen vs. Staub) zu differenzieren.
6. Ausführung: Wenden Sie den Prozess an.
7. Ergebnis: Ein Bild, das dem visuellen Eindruck eines “GHS-Stretches” sehr nahekommt, aber in Sekunden erstellt wurde.

Szenario B: Der High-Dynamic-Range Emissionsnebel (z.B. M42 Orionnebel)

Herausforderung: Der Dynamikumfang von M42 ist gigantisch. Das Trapezium (Zentrum) ist tausendfach heller als die äußeren Staubwolken.

• Workflow:

1. Target Background: Erhöhen Sie diesen auf 0.15 bis 0.20. Warum? Um die extrem schwachen Staubwolken (IFN) im Hintergrund anzuheben.⁶
2. Color Saturation: Deaktivieren (Off) oder sehr niedrig setzen. Ein aggressiver Stretch auf extrem helle Bereiche führt oft zu Farb-Artefakten. Es ist sicherer, die Sättigung später hinzuzufügen.
3. Contrast Recovery: Hier ist Vorsicht geboten. Bei extremen Helligkeitsübergängen (Trapezium zu Dunkelwolke) kann die lokale Kontrastwiederherstellung zu dunklen Ringen (“Ringing”) führen. Prüfen Sie die Vorschau. Falls Artefakte auftreten: Deaktivieren.
4. Post-MAS: Nach dem MAS-Stretch ist das Bild oft noch zu hell im Kern. Wenden Sie nun HDRMultiscaleTransform (HDRMT) an, um die Dynamik im Kern physikalisch zu komprimieren (Peeling der Layer). Da MAS die Daten sauber vorbreitet hat, arbeitet HDRMT effektiver.⁶

Szenario C: Dichte Sternfelder (Milchstraßen-Panoramen)

Herausforderung: Die schiere Anzahl der Sterne kann das Bild dominieren und den Blick auf die dahinterliegenden Nebel versperren.

• Workflow:

1. Dynamic Range Compression (DRC): Dies ist der wichtigste Regler. Setzen Sie ihn aggressiv auf 1.5 bis 2.5 oder höher.²
2. Effekt: MAS erkennt die Sterne als hochfrequente Spitzen und komprimiert sie massiv. Die Sterne werden klein, “tuckern” sich in den Hintergrund und geben die Bühne frei für die Nebelstrukturen. Dies spart oft den Schritt einer separaten “Star Reduction” (Sternverkleinerung).

Tabelle 2: Best Settings Cheat Sheet

Parameter	Standard (Startpunkt)	Galaxie (M81)	Heller Nebel (M42)	Sternfeld (Milchstraße)
Target Background	0.12	0.12 – 0.14	0.15 – 0.20	0.14 – 0.16
Aggressiveness	Standard	Standard	Mittel-Niedrig	Hoch
DRC	0.50	0.80 – 1.00	0.20 (Kern-Schutz manuell via HDRMT)	2.00+ (Maximal)
Contrast Recovery	Enabled	Enabled	Check for Artifacts	Enabled
Saturation	Enabled	Enabled	Disabled (Manuell später)	Enabled

5. Technische Hürden, Troubleshooting und Artefakt-Management

Die Einführung von MAS verlief nicht reibungslos. Die Analyse der Forenberichte zeigt spezifische Muster von Problemen, die technischer oder anwendungsbezogener Natur sind.

5.1 Das Installations-Mysterium (Build 1646)

Ein weit verbreitetes Phänomen war das “unsichtbare Update”. Nutzer installierten PixInsight 1.9.3 Build 1646, erhielten die Meldung über erfolgreiche Updates, konnten MAS aber nirgends finden.⁵

• Ursache: PixInsights Modul-Management-System registriert neue Prozesse manchmal nicht automatisch in der Menüstruktur, wenn Konfigurationsdateien aus Vorversionen übernommen wurden.
• Lösungsweg (Definitiv):

1. Starten Sie PixInsight.
2. Gehen Sie zu Process -> Modules -> Install Modules.
3. Löschen Sie keine Pfade, sondern klicken Sie einfach auf den Button Search.
4. PixInsight scannt das Programmverzeichnis, findet die Datei MultiscaleAdaptiveStretch-pxm.dll (oder.dylib auf Mac) und meldet: “1 new module installed”.
5. Das Tool erscheint nun unter Process -> Intensity Transformations.6
   Hinweis: Ein einfaches “Check for Updates” reicht oft nicht aus, wenn das Kernmodul bereits geladen, aber nicht registriert ist.

5.2 Farb-Artefakte: Das “Grün-Problem” und Kanal-Clipping

Einige Nutzer berichteten, dass ihre Bilder nach der Anwendung von MAS grünlich erschienen oder der Rotkanal völlig an Sättigung verlor.⁵

• Analyse: Dies ist fast immer ein Workflow-Fehler, kein Software-Bug.

• Grünstich: Kameras mit Bayer-Matrix haben zwei grüne Pixel für jedes rote und blaue (RGGB). Wenn vor dem Stretch keine korrekte Farbkalibrierung (SPCC) erfolgt und die Verknüpfung der Kanäle (Link Channels) beim Stretch nicht passt, dominiert das Grün-Signal. MAS verstärkt diesen Fehler massiv.
• Lösung: SPCC zwingend vor MAS anwenden. Falls dennoch ein Grünstich bleibt: SCNR (Subtractive Chromatic Noise Reduction) nach dem Stretch anwenden.
• Kanal-Clipping: Wenn Target Background zu niedrig (< 0.05) gesetzt wird, können einzelne Farbkanäle (oft Rot bei OIII-dominanten Bildern) im Schwarzpunkt geclippt werden. Überwachen Sie das Histogramm und erhöhen Sie Target Background auf 0.12+.

5.3 Stern-Halos und Ringing (Ringe um Sterne)

In seltenen Fällen erzeugt MAS dunkle Ringe um helle Sterne.¹²

• Ursache: Dies ist ein Nebenprodukt der Contrast Recovery oder einer zu aggressiven Multiscale-Zerlegung (ähnlich dem Gibbs-Phänomen in der Signalverarbeitung). Wenn der lokale Kontrast an einer extrem steilen Kante (Stern zu dunklem Himmel) maximiert wird, kann der Algorithmus “überschwingen”.
• Abhilfe:

1. Reduzieren Sie den Aggressiveness-Wert.
2. Erhöhen Sie Dynamic Range Compression (macht den Stern weicher).
3. Im Extremfall: Deaktivieren Sie Contrast Recovery für dieses spezifische Bild.

6. Zusammenfassung und strategischer Ausblick

Das MultiscaleAdaptiveStretch (MAS) Tool markiert einen signifikanten Reifegrad in der Entwicklung von PixInsight. Es symbolisiert den Übergang von rein manuellen Werkzeugen, die ein tiefes technisches Verständnis der Signalverarbeitung erfordern (wie GHS), hin zu “intelligenten”, datengesteuerten Algorithmen, die dem Anwender komplexe Entscheidungen abnehmen.

Für den professionellen Astrofotografen und den ambitionierten Amateur ergeben sich folgende Schlussfolgerungen:

1. Workflow-Beschleunigung: MAS ist kein Spielzeug, sondern ein massiver Zeitsparer. Es verkürzt die Phase der Delinearisierung von oft 20-30 Minuten (iteratives GHS + StarMasks + Curves) auf wenige Minuten, bei vergleichbarer Qualität.
2. Qualitäts-Demokratisierung: Es ermöglicht Einsteigern, Ergebnisse zu erzielen, die bisher Experten mit jahrelanger Erfahrung vorbehalten waren. Die Hürde, ein “natürlich” wirkendes Bild zu erzeugen, wurde drastisch gesenkt.
3. Die Rolle von Veralux: Während MAS den “Mainstream” der PixInsight-Nutzung übernehmen wird, bleibt Veralux (insbesondere wenn es als natives Modul erscheinen sollte) relevant für Nutzer, die wissenschaftlich exakte Farbreproduktion über ästhetische Bequemlichkeit stellen.
4. Zukunftssicherheit: Die Architektur von MAS (Multiskalar, Statistisch) legt den Grundstein für zukünftige, möglicherweise KI-gestützte Versionen, die noch besser zwischen Störsignalen (Satellitenspuren, Rauschen) und Nutzsignalen unterscheiden können.

Abschließende Empfehlung:

Integration von MAS als Standard-Delinearisierungstool in jeden Deep-Sky-Workflow. Die Kombination **** stellt den aktuellen “Goldstandard” für einen effizienten, qualitativ hochwertigen Start in die nicht-lineare Bildbearbeitung im Jahr 2026 dar.

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Bericht erstellt auf Basis von Community-Analysen, technischer Dokumentation und Experten-Reviews (Stand Januar 2026).

Referenzen

1. Veralux HMS: What is behind the new stretching method for …, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.martinkaessler.com/veralux-hms-revolutionary-stretching-method/
2. PixInsight’s New Multiscale Adaptive Stretch: Better Than Standard Stretch? – YouTube, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=VaXhJn_-lxw
3. PixInsight Workshop, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.mastersofpixinsight.com/multiscale
4. MultiscaleAdaptiveStretch : r/AskAstrophotography – Reddit, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.reddit.com/r/AskAstrophotography/comments/1q0cxqe/multiscaleadaptivestretch/
5. PixInsight – New Stretching Tool – Discussions – Software – Stargazers Lounge, Zugriff am Januar 4, 2026, https://stargazerslounge.com/topic/441333-pixinsight-new-stretching-tool/
6. PixInsight – new MultiscaleAdaptiveStretch (MAS) – Astronomy Software & Computers, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/988990-pixinsight-new-multiscaleadaptivestretch-mas/
7. Multiscale Adaptive Stretch, PixInsight’s answer to VeraLux Hypermetric Stretch? – Beginning Deep Sky Imaging – Cloudy Nights, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/988998-multiscale-adaptive-stretch-pixinsights-answer-to-veralux-hypermetric-stretch/
8. Veralux Hypermetric Stretch – Worth the hype? – YouTube, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=9V-rUuTg9jQ
9. PixInsight: GHS Explained! – YouTube, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=ergLZMlkGE8
10. New GraXpert and PixInsight Script Version – GREAT IMPROVEMENTS! – YouTube, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=kpiZ1qIVvJE
11. Add Script – PixInsight Resources, Zugriff am Januar 4, 2026, https://pixinsight.com.ar/en/video/pixinsight-add-script-2.html
12. MultiscaleAdaptiveStretch — The Tool – YouTube, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=ljqHHCXpWh4