PixInsight: Das spanische Taschenmesser für Astrofotografen

PixInsight: Was steckt hinter dem Profiwerkzeug für Astrofotografen?

1. Zusammenfassung

In der Welt der digitalen Bildverarbeitung nimmt PixInsight eine singuläre Stellung ein. Während Mainstream-Lösungen wie Adobe Photoshop oder GIMP ihre Wurzeln in der Grafikvorstufe, dem Design oder der allgemeinen Fotografie haben, ist PixInsight ein natives Produkt der Astronomie. Es wurde nicht angepasst, um Astrofotos zu bearbeiten; es wurde von Grund auf konstruiert, um physikalische Messdaten (Photonen) zu visualisieren. Diese fundamentale Unterscheidung prägt jede Zeile Code, jedes Interface-Element und jede mathematische Operation innerhalb der Plattform.

Der vorliegende Bericht analysiert die Softwareplattform PixInsight in einer Tiefe, die ihrer Komplexität gerecht wird. Er beleuchtet die historische Genesis von einfachen Rauschunterdrückungs-Algorithmen hin zur dominanten Marktposition, dekonstruiert die technische Architektur, die moderne Multi-Core-Prozessoren an ihre thermischen Grenzen treibt, und untersucht die wissenschaftlichen Workflows, die es Amateuren ermöglichen, Datenqualität auf dem Niveau professioneller Observatorien zu generieren. Basierend auf umfangreichen Recherchen, Forenanalysen und technischen Dokumentationen zeichnet dieses Dossier das Bild einer Software, die sich an der Schnittstelle zwischen harter Wissenschaft und ästhetischer Kunst bewegt.

2. Die Genesis von PixInsight: Eine Entwicklungsgeschichte der Präzision

Die Geschichte von PixInsight ist untrennbar mit der technologischen Demokratisierung der Astronomie verbunden. In den frühen 2000er Jahren begannen CCD-Kameras (Charge-Coupled Device) und später CMOS-Sensoren, den Markt für Amateurastronomen zu durchdringen. Diese Hardware lieferte Rohdaten von enormer Tiefe und Dynamik, doch die Softwarelandschaft hinkte hinterher. Astrofotografen waren gezwungen, wissenschaftliche Pakete wie IRAF (Image Reduction and Analysis Facility), die nur auf Kommandozeilenebene unter UNIX liefen, oder generische Bildbearbeitungsprogramme zu nutzen, die nichtlineare Daten oft fehlerhaft interpretierten. In dieses Vakuum trat PixInsight.

2.1 Von SGBNR zur ersten Plattform (2001–2004)

Die Wurzeln des Projekts liegen im Jahr 2001. Juan Conejero, ein Softwareentwickler aus Valencia, Spanien, und seine Frau Maribel Carracedo sahen sich mit den Limitationen existierender Tools konfrontiert. Ihre Antwort war SGBNR (Selective Gaussian Blur Noise Reduction), ein kleines, spezialisiertes Freeware-Utility.¹ SGBNR adressierte ein spezifisches Problem der Astrofotografie: das Rauschen in Bereichen niedrigen Signals (Hintergrund), ohne die feinen Strukturen hoher Frequenzen (Sterne, Nebeldetails) zu zerstören. Der Erfolg dieses Tools in der frühen digitalen Astrofotografie-Community war der Katalysator für ein weit ambitionierteres Projekt.

Im Jahr 2003 begann Conejero mit der Arbeit an einer vollständigen Bildverarbeitungsarchitektur. Das Ziel war nicht, ein weiteres Malprogramm zu schaffen, sondern eine Umgebung, in der Bildverarbeitung als angewandte Mathematik verstanden wird. 2004 wurde PixInsight LE (Limited Edition) veröffentlicht.² Diese Freeware-Version war revolutionär, da sie Konzepte einführte, die bis heute Bestand haben, wie die objektorientierte Behandlung von Bildern und Prozessen. PixInsight LE diente als Testbett, um Feedback von der Community zu sammeln und die fundamentalen Algorithmen zu validieren. Es erlaubte dem Entwicklerteam, die spezifischen Bedürfnisse der Astrofotografen – wie die Handhabung von 16-Bit- und 32-Bit-Fließkommadaten – tiefgreifend zu verstehen.¹

2.2 Die Gründung von Pleiades Astrophoto und der kommerzielle Start (2007–2008)

Nach Jahren der Entwicklung und Verfeinerung wurde im Dezember 2007 das Unternehmen Pleiades Astrophoto S.L. offiziell gegründet.¹ Dies markierte den Übergang vom Hobbyprojekt zur professionellen Softwareentwicklung. Im Januar 2008 begann der Verkauf der ersten kommerziellen Lizenzen von PixInsight Core.

Die Core-Architektur unterschied sich radikal von der LE-Version. Sie war modular aufgebaut, was bedeutete, dass die Kernanwendung lediglich als Host für eine Vielzahl von dynamisch ladbaren Modulen (Prozessen) diente. Diese Architektur ermöglichte eine extrem agile Entwicklung: Neue Funktionen konnten als Module hinzugefügt werden, ohne den Kern der Software neu kompilieren zu müssen. Dies legte den Grundstein für das heutige Ökosystem, in dem Drittentwickler nahtlos integrierte Tools bereitstellen können.²

2.3 Der 64-Bit-Schnitt und die Version 1.8 Ripley (2013)

Ein entscheidender technologischer Wendepunkt trat 2013 mit der Veröffentlichung von Version 1.8, Codename “Ripley”, ein. Pleiades Astrophoto traf die kontroverse, aber weitsichtige Entscheidung, die Unterstützung für 32-Bit-Betriebssysteme vollständig einzustellen.² Astrofotografie ist inhärent speicherintensiv. Die Integration (das “Stacking”) von hunderten von Einzelbildern, jedes oft 50 bis 100 Megabyte groß, erfordert Arbeitsspeicher weit jenseits der 4-GB-Grenze von 32-Bit-Systemen. Diese Entscheidung ermöglichte es dem Team, Algorithmen zu implementieren, die zuvor unmöglich waren, insbesondere im Bereich der Multiscale-Transformationen (Wavelets), die massive temporäre Datenstrukturen im RAM erzeugen. Es positionierte PixInsight fest im Segment der High-Performance-Computing-Anwendungen und trennte die Spreu vom Weizen in Bezug auf die Hardwareanforderungen.

2.4 Die PCL- und PJSR-Revolution

Ein weiterer Meilenstein in der Geschichte ist die Öffnung der Entwicklungsumgebung. Mit der PixInsight Class Library (PCL), einer C++-Bibliothek, und der PixInsight JavaScript Runtime (PJSR) gab Conejero der Community die Werkzeuge an die Hand, die Software selbst zu erweitern.² Dies war kein bloßes Feature, sondern eine Überlebensstrategie. Ein kleines Kernteam konnte nicht jeden Nischenbedarf der Astronomie abdecken. Durch PCL und PJSR entstanden essenzielle Skripte wie WeightedBatchPreProcessing (WBPP) oder SubframeSelector, die zunächst von Nutzern entwickelt und später oft in den offiziellen Kern integriert wurden.

3. Das Entwicklerteam: Die Philosophie der “Documentary School”

PixInsight ist kein anonymes Konzernprodukt, sondern das intellektuelle Eigentum einer kleinen Gruppe von Enthusiasten, die unter dem Namen “PTeam” operieren.

3.1 Juan Conejero: Der Architekt

Als Gründer und Hauptentwickler ist Juan Conejero die treibende Kraft hinter der technischen Architektur.² Seine Philosophie ist geprägt von mathematischer Strenge. In Interviews und Forenbeiträgen betont er stets, dass “schöne Bilder” nur ein Nebenprodukt korrekter Datenverarbeitung sind. Sein Ansatz ist der eines Puristen: Er lehnt Werkzeuge ab, die Artefakte erzeugen oder physikalische Informationen zerstören, nur um einen visuellen Effekt zu erzielen. Diese Haltung führt oft zu Konflikten mit Anwendern, die “Ein-Klick-Lösungen” erwarten, sichert aber die wissenschaftliche Integrität der Plattform.¹

3.2 Vicent Peris und die ethische Dimension

Eine zentrale Figur im PTeam ist Vicent Peris, professioneller Astrofotograf am Observatori Astronòmic de la Universitat de València.³ Peris ist weit mehr als nur ein Beta-Tester; er ist der methodische Vordenker. Er entwickelte Schlüsseltechnologien wie die HDRWaveletTransform, die es erlaubt, den immensen Helligkeitsunterschied zwischen dem Kern einer Galaxie und ihren Außenbereichen zu komprimieren, ohne den lokalen Kontrast zu verlieren.¹ Peris gründete die “Documentary School of Astrophotography”. Diese Schule postuliert, dass Astrofotografie dokumentarisch sein muss. Eingriffe in das Bild (wie das Entfernen von störenden Sternen oder das Hinzufügen von künstlichen Spikes) werden kritisch gesehen, wenn sie nicht transparent gemacht werden. Seine Arbeit definiert die “Standards”, wie ein PixInsight-Bild auszusehen hat: natürlich, rauschfrei durch Signalmaximierung (nicht durch Weichzeichnung) und farblich kalibriert auf physikalische Referenzen.⁴

3.3 Das erweiterte Ökosystem

Das PTeam umfasst auch Kollaborateure wie Klaus Völkel (Entwickler des Generalized Hyperbolic Stretch Skripts, das später integriert wurde) oder Entwickler von Drittanbieter-Modulen, die so eng mit dem Kernteam zusammenarbeiten, dass die Grenzen verschwimmen. Die Entwicklung findet primär in Europa statt, mit einem starken Fokus auf Spanien, was PixInsight zu einem der erfolgreichsten europäischen Softwareexporte im Bereich der wissenschaftlichen Bildgebung macht.²

4. Hardware-Anforderungen und Performance-Optimierung (Stand 2025/2026)

PixInsight ist berüchtigt für seinen Ressourcenhunger. Um die Software effizient zu nutzen, ist ein Verständnis der Interaktion zwischen Code und Hardware unerlässlich. Die Anforderungen haben sich im Jahr 2025 durch die Einführung neuer KI-Tools und massiver Datenbanken (Gaia/MARS) drastisch verschärft.

4.1 Prozessorarchitektur (CPU): Kerne vs. Takt

Die Kernprozesse von PixInsight, insbesondere die ImageIntegration (das Stacking) und das Weighted Batch PreProcessing (WBPP), sind massiv parallelisiert. Sie skalieren nahezu linear mit der Anzahl der verfügbaren CPU-Kerne.

• Empfehlung 2025: Benchmarks zeigen, dass Prozessoren wie der AMD Ryzen 9 9950X oder Threadripper-Systeme die Ranglisten anführen.⁵ Ein Nutzerbericht vergleicht den Ryzen 5950X (Zen 3) mit dem neueren 9950X (Zen 5) und stellt fest, dass bei reinen Rechenoperationen ein signifikanter Gewinn erzielt wird, dieser jedoch oft durch I/O-Flaschenhälse limitiert wird.⁵
• Intel vs. AMD: Aufgrund der überlegenen Multi-Thread-Leistung und des besseren Preis-Leistungs-Verhältnisses bei hohen Kernzahlen dominieren AMD-Prozessoren derzeit die PixInsight-Workstations.
• AVX-Befehlssätze: PixInsight nutzt intensiv moderne Befehlssätze (AVX2, AVX-512). Ältere CPUs, die diese nicht unterstützen, erleben massive Performanceeinbußen.

4.2 Arbeitsspeicher (RAM) und die 128-GB-Grenze

Die Faustregel “Viel hilft viel” gilt hier uneingeschränkt. Astrofotografie-Kameras haben 2025 oft Auflösungen von 60 Megapixeln (z.B. Sony IMX455 Sensor). Ein einzelnes Bild im 32-Bit-Fließkommaformat belegt im RAM ca. 240 MB. Wenn PixInsight während der Integration 50 Bilder gleichzeitig öffnen muss, um Pixel-Rejection zu berechnen, sind 32 GB RAM sofort erschöpft.

• Minimum: 32 GB DDR5.
• Empfohlen: 64 GB.
• High-End: 128 GB oder 256 GB.⁵ Benchmarks deuten darauf hin, dass die Performancegewinne oberhalb von 128 GB abflachen, es sei denn, man nutzt den überschüssigen RAM für eine RAM-Disk (siehe Speicherstrategie).⁶

4.3 Speicherstrategie: I/O-Throughput und Parallel Swap

Einer der kritischsten und am häufigsten übersehenen Performance-Faktoren ist das Swap-File-Management. Da PixInsight extrem große temporäre Dateien anlegt, um Undo-Schritte (History) und Prozesszwischenergebnisse zu speichern, wird der Datenträger oft zum Flaschenhals.

• Das “Parallel Swap”-Geheimnis: PixInsight erlaubt in den Einstellungen die Definition mehrerer Swap-Verzeichnisse. Erfahrene Nutzer und Benchmark-Analysen zeigen, dass das Anlegen von mehreren virtuellen Swap-Ordnern auf derselben schnellen NVMe-SSD (oder verteilt auf mehrere physische SSDs) die Lese-/Schreibgeschwindigkeit durch parallele Threads drastisch erhöhen kann.⁸
• RAM-Disk: Wenn genügend Arbeitsspeicher vorhanden ist (z.B. bei 128 GB RAM), kann ein Teil davon (z.B. 64 GB) als virtuelle RAM-Disk eingerichtet und als Swap-Laufwerk definiert werden. Da RAM um Größenordnungen schneller ist als jede SSD, führt dies zu spektakulären Performance-Sprüngen.¹⁰

4.4 GPU-Beschleunigung: Die CUDA-Notwendigkeit

Historisch war PixInsight eine rein CPU-basierte Anwendung. Die Grafikkarte (GPU) wurde nur für die Darstellung (OpenGL) genutzt. Dies änderte sich schlagartig mit der Einführung neuronaler Netze für Entsternung (StarNet, StarXTerminator) und Entfaltung (BlurXTerminator).

• Status Quo: PixInsight selbst (Version 1.9.x) nutzt nativ immer noch primär die CPU. Die KI-Prozesse laufen auf der CPU jedoch extrem langsam (Minuten pro Bild).
• CUDA-Aktivierung: Um die Rechenleistung moderner NVIDIA-Karten (RTX 3080/4090) zu nutzen, müssen Nutzer manuell in die Systemarchitektur eingreifen. Dies beinhaltet oft das Herunterladen spezifischer Versionen des NVIDIA CUDA Toolkits (z.B. 11.8), cuDNN-Bibliotheken und TensorFlow-DLLs. Diese Dateien müssen manuell in das PixInsight bin-Verzeichnis kopiert werden.¹¹
• Der Leistungsfaktor: Mit korrekter CUDA-Konfiguration sinkt die Bearbeitungszeit für BlurXTerminator von 5 Minuten (CPU) auf ca. 10 Sekunden (High-End GPU).¹⁴ Dies ist kein Luxus, sondern für effiziente Workflows essenziell.
• Apple Silicon: Nutzer von Mac Studio (M2/M4 Ultra) berichten von exzellenter Performance bei diesen KI-Tools, da die Neural Engine von macOS CoreML nativ unterstützt wird, oft ohne die komplexe Installation, die unter Windows nötig ist.¹⁵

5. Workflows und Prozesse: Der wissenschaftliche Pfad zum perfekten Bild

Der Workflow in PixInsight ist modular und nicht-destruktiv (bis zur Anwendung). Er folgt einer strikten Logik: Erst werden die Daten physikalisch korrigiert (linearer Zustand), dann erst für das menschliche Auge aufbereitet (nicht-linearer Zustand).

5.1 Pre-Processing: Die Automatisierung durch WBPP

Der erste Schritt ist das Weighted Batch PreProcessing (WBPP). Dieses Skript hat die mühsame manuelle Kalibrierung fast vollständig ersetzt.

• Prozess: WBPP sortiert automatisch Tausende von Dateien nach Filter, Belichtungszeit und Typ (Light, Dark, Flat, Bias).
• Lokale Normalisierung: Eine Schlüsselfunktion in WBPP ist die Local Normalization. Sie korrigiert Helligkeitsunterschiede im Hintergrund zwischen den einzelnen Aufnahmen, die durch durchziehende Wolken oder Lichtverschmutzung entstehen, bevor die Bilder gestapelt werden. Dies verbessert die Rauschunterdrückung beim Stacking massiv.¹⁷
• Gewichtung: WBPP analysiert die Qualität jedes Bildes (SNR, FWHM, Exzentrizität der Sterne) und weist ihm ein Gewicht zu. Schlechte Bilder tragen weniger zum Endergebnis bei als scharfe Bilder.

5.2 Lineare Bearbeitung: Das Fundament

Nach dem Stacking ist das Bild “linear” – die Pixelwerte entsprechen direkt der Anzahl der eingefangenen Photonen. Das Bild wirkt für das Auge fast schwarz.

1. Gradientenentfernung (DBE / MARS): Lichtverschmutzung erzeugt Farbstiche. Traditionell wurde dies mit DynamicBackgroundExtraction (DBE) entfernt, indem Nutzer manuell Punkte im Hintergrund setzten. Dies war fehleranfällig. Neue Ansätze nutzen Referenzdaten (siehe Abschnitt 8, MARS) oder KI (GraXpert).¹⁸
2. Farbkalibrierung (SPCC): Hier spielt PixInsight seine wissenschaftliche Stärke aus. Spectrophotometric Color Calibration (SPCC) nutzt den Gaia-DR3-Katalog. Das Tool löst die Position des Bildes (Plate Solving), identifiziert die Sterne darin, ruft deren bekannte Spektren aus der Datenbank ab und berechnet, wie diese Sterne mit den spezifischen Filtern (R, G, B) und dem Kamerasensor (Quanteneffizienz) des Nutzers aussehen müssten. Das Bild wird dann so korrigiert, dass die Farben physikalisch exakt sind.¹⁹
3. Deconvolution (BXT): Die Rückrechnung der atmosphärischen Unschärfe. Früher ein manueller Albtraum mit PSF-Modellen, heute meist durch KI (BlurXTerminator) erledigt, die das optische System mathematisch “repariert”.²²

5.3 Nicht-Lineare Bearbeitung: Das “Stretchen”

Erst jetzt werden die Daten für das Auge sichtbar gemacht (“gestretcht”).

• HistogramTransformation: Der klassische Weg, Kurven manuell hochzuziehen.
• GHS (Generalized Hyperbolic Stretch): Ein neueres, mathematisch komplexeres Skript, das erlaubt, Kontraste in spezifischen Helligkeitsbereichen (z.B. schwache Nebelausläufer) extrem präzise zu verstärken, ohne die Sterne ausbrennen zu lassen.²³
• Starless Workflow: Ein moderner Trend ist es, Sterne frühzeitig zu entfernen (StarXTerminator), den Nebel aggressiv zu bearbeiten, und die Sterne am Ende wieder einzufügen. Dies verhindert, dass Sterne durch die Kontrastverstärkung des Nebels aufgebläht werden.²²

6. Das Ökosystem der Erweiterungen: Die besten externen Skripte

Die wahre Macht von PixInsight entfaltet sich oft erst durch externe Skripte, die von der Community entwickelt wurden.

6.1 Die KI-Revolution von RC-Astro

Russell Croman (RC-Astro) hat mit seinen drei Tools die Landschaft verändert. Obwohl kostenpflichtig (ca. $200 für das Bundle), gelten sie als quasi-obligatorisch.²⁴

• BlurXTerminator (BXT): Korrigiert optische Fehler (Koma, Astigmatismus) und schärft Details basierend auf neuronalen Netzen, die an echten Hubble- und JWST-Daten trainiert wurden. Es halluziniert keine Details, sondern rekonstruiert sie aus den vorhandenen Daten.¹⁵
• StarXTerminator (SXT): Trennt Sterne vom Hintergrund sauberer als jede andere Methode.²⁵
• NoiseXTerminator (NXT): Entfernt Rauschen, bewahrt Struktur.¹⁵

6.2 Die Toolboxen und Automatisierer

• SetiAstro (Frank): Bietet Skripte wie Cosmic Clarity oder Maskierungs-Automatisierungen, die komplexe PixelMath-Operationen in einfache Interfaces verpacken.²⁵
• GraXpert: Ein Open-Source-Projekt zur Gradientenentfernung, das oft bessere Ergebnisse liefert als das native DBE, da es KI nutzt, um den Hintergrund “zu erraten”, wo DBE scheitert.²⁸
• CosmicPhotons H-R Diagram: Ein Skript, das die wissenschaftliche Tiefe demonstriert. Es nimmt ein gelöstes Bild eines Sternhaufens und plottet ein Hertzsprung-Russell-Diagramm (Farbe vs. Helligkeit), womit Amateure das Alter und die Entwicklung von Sternen visualisieren können.²³
• Automation Pipelines: Entwickler wie “TheSpaceKoala” bieten Skripte, die WBPP überwachen und Nachrichten an das Smartphone senden, wenn der Prozess beendet ist – ein Segen bei Integrationszeiten von mehreren Stunden.³⁰

7. Wissenschaftliche Integration: GAIA, Photometrie und Forschung

PixInsight unterscheidet sich von Kunst-Software durch seine tiefe Integration in die astrophysikalische Datenlandschaft.

7.1 Die GAIA DR3 Infrastruktur

Die Integration des Gaia-Katalogs (Data Release 3) ist das Rückgrat der modernen PixInsight-Präzision. Um dies zu nutzen, müssen Anwender spezielle Datenbankdateien (XPSD-Format) herunterladen. Diese Datenbanken sind massiv (bis zu 60-100 GB für den kompletten Satz) und müssen lokal konfiguriert werden.¹⁹

• Funktion: Der ImageSolver identifiziert Sternmuster und ordnet jedem Pixel eine Himmelskoordinate (RA/Dec) zu. Dies geschieht mit einer Präzision, die optische Verzerrungen des Teleskops berücksichtigt und korrigiert. Ohne diesen “Plate Solve” funktionieren moderne Tools wie SPCC nicht.

7.2 Use-Cases in Forschung und Pro-Am-Kooperation

• Photometrie: Mit dem Skript AperturePhotometry können Nutzer den Lichtfluss von Sternen messen. Dies wird verwendet, um Lichtkurven von veränderlichen Sternen oder Exoplaneten-Transits zu erstellen. Die Daten können direkt an Organisationen wie die AAVSO (American Association of Variable Star Observers) gemeldet werden.³² PixInsight dient hier als Ersatz für teure Profi-Software.
• Astrometrie & Asteroidenjagd: Durch die Blink-Funktion und präzises Plate-Solving können sich bewegende Objekte identifiziert werden. Das Skript AnnotateImage lädt Bahndaten von Tausenden Asteroiden und zeichnet deren erwartete Positionen ins Bild ein. Findet man ein Objekt an einer Stelle, wo keine Annotation ist, hat man potenziell einen neuen Asteroiden entdeckt.³⁴
• Professionelle Nutzung: Forschungseinrichtungen nutzen PixInsight oft für die ästhetische Aufbereitung von Pressematerial (Public Outreach), während die reine Datenanalyse oft noch auf Python/Astropy oder IRAF läuft. Allerdings verschwimmen die Grenzen, da PixInsight zunehmend skriptbare Analysefunktionen bietet.³⁷

8. Marktstellung und Installationsbasis

Da Pleiades Astrophoto ein privates Unternehmen ist, existieren keine öffentlichen Bilanzen. Dennoch lassen sich aus Forendaten fundierte Schätzungen ableiten.

• Community-Größe: Das offizielle Forum zählt über 83.000 registrierte Mitglieder.³⁸ Da der Support primär für Lizenzinhaber relevant ist, kann man von einer aktiven Nutzerbasis von 40.000 bis 60.000 Installationen ausgehen.
• Preisstruktur: Die Lizenz kostet ca. 250 € bis 300 € (zzgl. regionale MwSt.).²⁴ Es handelt sich um eine lebenslange Lizenz (“Perpetual License”), was in der heutigen Zeit von Abo-Modellen (SaaS) eine Ausnahme darstellt und zur Loyalität der Basis beiträgt.
• Marktdurchdringung: Unter ernsthaften Astrofotografen (die Equipment >2000 € besitzen) hat PixInsight einen geschätzten Marktanteil von über 70–80% als primäre Processing-Plattform. Einsteiger nutzen oft noch kostenlose Alternativen wie Siril oder DeepSkyStacker, migrieren aber mit steigendem Anspruch fast zwangsläufig zu PixInsight.

9. Zukunftsprognose: Das MARS-Projekt und die Ära der Referenzdaten

Die Zukunft von PixInsight wird durch das Projekt MARS (Multiscale All-Sky Reference Survey) definiert. Dies markiert einen Paradigmenwechsel weg von der “Schätzung” hin zur “Referenzierung”.

9.1 MARS: Der heilige Gral der Korrektur

Bisher mussten Astrofotografen raten, was in ihrem Bild Gradient (Lichtverschmutzung) und was echter Nebel (IFN – Integrated Flux Nebula) ist.

• Das Konzept: MARS stellt ein synthetisches Referenzbild des gesamten Himmels zur Verfügung, das frei von Gradienten und Artefakten ist.
• Die Anwendung: Das neue Tool GradientCorrection (seit Version 1.9) vergleicht das Bild des Nutzers mit den MARS-Daten. Es “weiß” also, wie der Hintergrund an dieser Himmelskoordinate physikalisch aussehen sollte, und subtrahiert nur die Differenz (den Gradienten).¹⁸
• Datenvolumen: Dies erfordert lokale Referenzdatenbanken im Gigabyte-Bereich, ähnlich wie bei Gaia.¹⁸

9.2 Der Konflikt: KI vs. Physik

Eine zentrale Spannung in der Weiterentwicklung ist das Verhältnis zur KI. Während externe Entwickler (RC-Astro, GraXpert) auf neuronale Netze (“Black Box”) setzen, bleibt das Kernteam skeptisch gegenüber Methoden, die Daten “erfinden” könnten.

• Prognose: PixInsight wird versuchen, eine Alternative zur generativen KI zu bieten, indem es “Big Data” (MARS, Gaia) nutzt. Anstatt Details durch KI zu schärfen, könnte PixInsight zukünftig Deconvolution nutzen, die auf der exakten Kenntnis der Punktquellen (Sterne) aus dem Gaia-Katalog basiert. Das Ziel ist die “Wahrheit” des Bildes, nicht nur dessen Schönheit.⁴²

9.3 Automatisierung

Der Trend zur “One-Click”-Lösung ist unaufhaltsam. WBPP wird intelligenter werden und basierend auf Bildanalysen (Rauschmessung) automatisch Vorschläge für nachfolgende Schritte (wie Denoising-Stärke) machen, um die steile Lernkurve für Neulinge abzuflachen, ohne die Kontrolle für Experten zu opfern.

10. Konklusion

PixInsight ist ein Monolith in der Softwarelandschaft. Es verlangt vom Nutzer nicht nur technisches Verständnis, sondern auch die Bereitschaft, sich auf die physikalische Realität der Daten einzulassen. Die Entwicklung von einem kleinen spanischen Rauschfilter zu einer globalen Standardplattform für astrometrische Datenverarbeitung ist eine Erfolgsgeschichte der Nischenspezialisierung.

Mit der Integration von Gaia und MARS hat sich PixInsight von einem reinen Werkzeugkasten zu einem Daten-Hub gewandelt, der das eigene Teleskop virtuell mit den besten Weltraumteleskopen vernetzt. Für den Anwender bedeutet dies: Die Grenze zwischen Amateur-Astrofotografie und Wissenschaft existiert in der Software nicht mehr – sie existiert nur noch im Kopf des Nutzers.

Tabelle 1: Übersicht der PixInsight-Infrastruktur

Komponente	Funktion	Technische Basis	Datenquelle
WBPP	Pre-Processing Pipeline	PCL / C++ Skripte	Rohdaten (FITS/XISF)
SPCC	Farbkalibrierung	Spektrophotometrie	Gaia DR3 (XPSD)
BXT	Deconvolution / Schärfung	Neuronale Netze (CUDA)	Trainierte Modelle
MARS	Gradientenkorrektur	Referenzbild-Vergleich	All-Sky Survey Datenbank
ImageSolver	Astrometrische Lösung	Mustererkennung / WCS	Gaia DR3 Koordinaten

Tabelle 2: Hardware-Spezifikationen für PixInsight-Workstations (2025)

Komponente	Einsteiger / Mobile	Enthusiast (Empfohlen)	High-End / Workstation
CPU	Apple M2/M3 oder Ryzen 7	AMD Ryzen 9 7950X / 9950X	AMD Threadripper 7000er
RAM	32 GB	64 GB – 128 GB	256 GB+
Swap	Interne SSD	1-2 dedizierte NVMe (Gen4/5)	RAM-Disk + RAID 0 NVMe
GPU	Integriert (Apple Neural Engine)	NVIDIA RTX 4070 Ti	NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM)
OS	macOS / Windows 11	Windows 11 / Linux	Linux (Ubuntu/Mint)

Referenzen

1. PixInsight – Interview with Juan Conejero (Pleiades Astrophoto, S.L.) | Share Astronomy, Zugriff am Januar 11, 2026, https://shareastronomy.com/2010/10/13/pixinsight-interview-with-juan-conejero-pleiades-astrophoto-s-l/
2. Inside PixInsight – eBooks, Zugriff am Januar 11, 2026, https://content.e-bookshelf.de/media/reading/L-7654871-2ad76b56e8.pdf
3. PixInsight Workshop 2012 – Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, Zugriff am Januar 11, 2026, https://hea-www.cfa.harvard.edu/~ascpub/piworkshop/About/vicent.html
4. WeDoArt — The Art of Astrophotography, Zugriff am Januar 11, 2026, https://wedoart.net/aboutus/index.html
5. Upgrading hardware for Pixinsight … any improvements?, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/977346-upgrading-hardware-for-pixinsight-any-improvements/
6. Ryzen9 7950X or Ryzen9 9900X3D for PixInsight computer – Experienced Deep Sky Imaging – Cloudy Nights, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/962313-ryzen9-7950x-or-ryzen9-9900x3d-for-pixinsight-computer/
7. Understanding and comparing PixInsight Benchmarks – Forums – AstroBin, Zugriff am Januar 11, 2026, https://ssr.app.astrobin.com/forum/topic/103954/understanding-and-comparing-pixinsight-benchmarks
8. Parallel Swap File Storage – PixInsight Resources, Zugriff am Januar 11, 2026, https://pixinsight.com.ar/en/video/pixinsight-parallel-swap-file-storage-124.html
9. Speed up PixInsight processes by up to 30% – Cloudy Nights, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/931834-speed-up-pixinsight-processes-by-up-to-30/
10. Ram Disk – PixInsight Resources, Zugriff am Januar 11, 2026, https://pixinsight.com.ar/en/video/pixinsight-ram-disk-182.html
11. GPU Enhanced Processing – How to Get This Working! – Cosgrove’s Cosmos, Zugriff am Januar 11, 2026, https://cosgrovescosmos.com/tips-n-techniques/gpu-acceleration
12. Make PixInsight 9.6X Faster! (CUDA GPU acceleration tutorial) – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=0CXkTKDrM3w
13. Make Pixinsight 20 Times Faster-GPU Acceleration Fast Install Tutorial 2024 – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=eJflkMNEk5w
14. What is the quickest CPU for Pixinsight? : r/AskAstrophotography – Reddit, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.reddit.com/r/AskAstrophotography/comments/1olrz1y/what_is_the_quickest_cpu_for_pixinsight/
15. Pixinsight Graphic Card Recommendations – Experienced Deep Sky Imaging – Cloudy Nights, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/961798-pixinsight-graphic-card-recommendations/
16. Testing PixInsight on a Mac — Real Performance Results (2025) – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=ykO71IUrf7g
17. Pixinsight- good scripts? : r/AskAstrophotography – Reddit, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.reddit.com/r/AskAstrophotography/comments/1h99iq3/pixinsight_good_scripts/
18. New Gradient Correction! – Brian G Weber Photography, Zugriff am Januar 11, 2026, https://blog.briangweber.com/gradient-correction
19. Pixinsight WBPP: Gaia: Error: No database files have been selected – Cloudy Nights, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/966066-pixinsight-wbpp-gaia-error-no-database-files-have-been-selected/
20. From Basics to Brilliance: Integrating SPCC in Your PixInsight Workflow 🖥️ [Part 2], Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=SmfE2Ss2YHU
21. How to Configure GAIA Datasets for Plate Solving and SPCC in Pixinsight – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=q1kNaifP8eA
22. PixInsight – Easy Beginner’s Workflow | 2025 Edition – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=_MpfyJnGTPQ
23. Scripts – Cosmic Photons, Zugriff am Januar 11, 2026, https://cosmicphotons.com/scripts/
24. Purchasing PixInsight : r/AskAstrophotography – Reddit, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.reddit.com/r/AskAstrophotography/comments/1euejuf/purchasing_pixinsight/
25. 6 NEW PixInsight Scripts to IMPROVE Astro Image Processing – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=I6GmgVpBek4
26. PixInsight New User – Free Processes and Scripts? – Cloudy Nights, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/958191-pixinsight-new-user-free-processes-and-scripts/
27. PixInsight Script Building 101: Learn with Frank from Seti Astro – No Coding Experience Needed! – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=5PfYNXsQEeQ
28. 4 AMAZING NEW SCRIPTS for PIXINSIGHT you need to know! – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=AGyBffz5M8o
29. New PixInsight Gradient Correction vs GraXpert! – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=pVxTL5mJ_N4
30. Boost your PixInsight Game with these EASY automation tricks! STEP-BY-STEP Tutorial, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=gO0Y4jmwZ38
31. PixInsight Tutorial – APASS & Gaia Processes with Local XPSD Database Files – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=3NIjLp365E4
32. Are there home-brew photometers for amateur observing of variable stars and are they widely used? – Astronomy Stack Exchange, Zugriff am Januar 11, 2026, https://astronomy.stackexchange.com/questions/34492/are-there-home-brew-photometers-for-amateur-observing-of-variable-stars-and-are
33. Using PixInsight for photometry? – aavso, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.aavso.org/using-pixinsight-photometry
34. Introduction to PixInsight — 31.2 Development Community: Astrometry Tools (II) – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=97wLDrhTMD0
35. Asteroid Hunting and Processing with PixInsight/PiPP – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=N0hSrE_SKGw
36. Identifying Asteroids in PixInsight and the Minor Planet Center – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=0-iKRhtgWpw
37. Difference between amateur and professional astronomy. Info in the comments – Reddit, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.reddit.com/r/Astronomy/comments/muumsb/difference_between_amateur_and_professional/
38. Astronomy Discussion Forum – Stargazers Lounge – SGL, Zugriff am Januar 11, 2026, https://stargazerslounge.com/
39. Pixinsight – zakup licencji – Książki, aplikacje, media, internet – Astropolis – Astronomia i Astrofotografia, Zugriff am Januar 11, 2026, https://astropolis.pl/topic/83274-pixinsight-zakup-licencji/
40. GradientCorrection and MARS (II) – YouTube, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=ny_0pFOkuTk
41. Pixinsight 1.9.0, MGC/MARS Post your results here – Page 3 – Cloudy Nights, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/948477-pixinsight-190-mgcmars-post-your-results-here/page/3/
42. Pixinsight MARS project- will it take away some of the fun? – Experienced Deep Sky Imaging, Zugriff am Januar 11, 2026, https://www.cloudynights.com/forums/topic/903481-pixinsight-mars-project-will-it-take-away-some-of-the-fun/