Einleitung
Haloerscheinungen die man deutlich mit bloßem Auge sieht, sind immer ein tolles Erlebnis. Doch manchmal sind einige Erscheinungen so schwach, dass man sie nicht wahrnehmen kann. Dafür gibt es mehrere Gründe. Entweder kann das menschliche Auge die Erscheinungen nicht wahrnehmen, da sie sehr schwach sind und nicht auffallen oder weil wir die Farben nicht so gut wahrnehmen können. Letzteres gilt vor allem für Haloerscheinungen in der Nacht. In der Nacht adaptiert sich das Auge so an die Dunkelheit, dass wir nur Kontraste wahrnehmen können, jedoch kaum Farben.
Doch die Kamera ist unser 3. Auge und hilft uns oft dabei, Erscheinungen zu detektieren, die wir so niemals gesehen hätten. Hier werden einige Bildbearbeitungsmethoden für digitale Fotos vorgestellt, die dazu verwendet werden, schwache und seltene Haloerscheinungen sichtbar zu machen.
Unschärfemaske
Bei der Unschärfemaske (Unscharfmaskierung, Abkürzung: USM) werden die Kanten und Linien eines Fotos verstärkt. Somit erscheint das Foto schärfer. Diese Verstärkung kann man auch auf die Spitze treiben, so dass kleine Kontraste deutlich verstärkt werden. Diesen Vorteil macht man sich zu Nutzen, um schwache Haloerscheinungen sichtbar zu machen. Der Nachteil dieser Methode ist jedoch, dass der natürliche Charakter des Bildes verloren geht. Es entstehen große kontrastreiche Ränder um harte Konturen wie Bäume oder Häuser. Dafür können jetzt schwache Halos identifiziert werden.
Photoshop
- Filter => Scharfzeichnungsfilter => Unscharf maskieren...
- Einstellungen
- Stärke: 500%
- Radius: 50 Pixel (Richtwert, Abhängig von Bildgröße)
- Schwellenwert 0 Stufen
GIMP
- Filter => Verbessern => Unscharf maskieren
- Einstellungen
- Radius: 50 Pixel (Richtwert, Abhängig von Bildgröße)
- Menge: 5
- Schwellenwert: 0
Das folgende Foto von Kevin Förster zeigt einen Zirkumzenitalbogen mit und ohne USM.
RB-Methode
Die RB-Methode wurde erstmals im Frühjahr 2013 populär, als Michael Theusner sein Halophänomen aus Bremerhaven vorstellte. Bei der RB-Methode wird eine Farbkanal-Differenz zwischen dem roten und dem blauen Farbkanal erzeugt.
Ein 8-bit RGB-Foto besteht aus 3 Farbkanälen: Einem roten, einem grünen und einem blauen Farbkanal. Daher kommt auch die Bezeichnung RGB (red, green, blue). Bei der RB-Methode wird der rote Farbkanal vom blauen Farbkanal subtrahiert. Der erzeugte neue Kanal ist logischerweise schwarzweiß, da er keine Farbinformationen beinhaltet.
Die RB-Methode verstärkt Halos, die in Spektralfarben leuchten. Aber das besondere an der RB-Methode ist, dass die Wolkenkonturen aufgrund ihrer Farben verschwinden.
Photoshop
- Bild => Kanalbrechung
- Einstellungen
- Quelle 1: rot
- Quelle 2: blau
- Modus: subtrahieren
- Deckkraft: 50%
- Bild => Anpassen => Tonwertkorrektur
- Einstellungen
- Tonwertspreizung auf 0 - 127 begrenzen (den rechten Regler auf 127 ziehen)
- optional kann das Bild noch invertiert werden (Strg + I)
GIMP
- Farben => Komponenten => Kanalmixer...
- Einstellungen
- Rot: -200
- Grün: 0
- Blau: 200
- Der Haken bei "Monochrom" muss gesetzt sein
Das folgende Foto von Michael Theusner zeigt die Originalaufnahme und das mit der RB-Methode bearbeitete Ergebnis. Man kann deutlich erkennen wie die Wolkenkonturen verschwunden sind und alle Haloarten klare Strukturen bekommen. Vor allem der kaum sichtbare 22°-Ring wurde extrem verstärkt.
Bertram Radelow hat noch eine Ergänzung zur RB-Methode vorgestellt:
- Wenn man Blau von Rot um 10 Pixel vertikal versetzt abzieht, dann sieht man die farbigen Halos besser. (Siehe 2. Foto unten: Der Parrybogen kommt deutlich zum Vorschein.)
- Wenn man Bunt von Bunt um 10 Pixel vertikal versetzt abzieht, dann sieht man die weißen Halos besser (Siehe 3. Foto unten: Der Horizontalkreis ist zu erkennen.)
Stacking
Digitale Kameras haben es an sich, dass sie rauschen. Das heißt, dass das digitale Bild eine Körnung aufweist. Diese Körnung ist mal stärker und mal schwächer ausgeprägt und entsteht Aufgrund von überspringenden Ladungen im Sensor der Kamera. Dabei gilt: Je wärmer die Temperatur ist, desto größer wird das Rauschen im Bild. Ebenso verhält es sich mit dem ISO-Wert. Dieser Wert bestimmt die Lichtempfindlichkeit des Sensors. Je höher dieser Wert eingestellt wird, also je lichtempfindlicher der Sensor ist, desto stärker wird das Rauschen auf dem Foto ausfallen.
Dieses Rauschen kann man mit einem Trick kompensieren. Man überlagert einfach mehrere Aufnahmen von ein und dem selben Motiv und summiert diese dann auf. Dadurch wird das Rauschen auf den Aufnahmen gemittelt und es kommen mehr Details zum Vorschein. Diesen Vorgang nennt man Stacking. Er wird überwiegend in der Astrofotografie eingesetzt. Ein weiterer Vorteil der Aufsummierung ist, dass die Wolken (da sie ja mit der Zeit wandern) verwischen und somit die Kontraste am Himmel geringer sind. Schwache Halos können somit zum Vorschein kommen.
Vorgehensweise:
Wenn man verschiedene Aufnahmen von ein und dem selben Motiv hat, muss man zuerst darauf achten, dass die Bilder auch genau übereinander passen. Für Aufnahmen von Halos oder dem Sternenhimmel heißt das, wir müssen die Sterne bzw. Sonne genau überlagern. Da sich die Erde dreht, also die Sonne wandert, "verzerrt" sich der Himmel auf den Aufnahmen mit der Zeit und die Sterne werden zu Strichspuren. Deshalb müssen alle Aufnahmen zuerst ausgerichtet werden.
Nach dem Ausrichten muss man seine Aufnahmen überlagern. Das geht mit diversen Programmen wie z.B. "Regim", aber auch per Hand. Dazu setzt man die Deckkraft der 1. Ebene auf 100% und ändert die Deckkraft der anderen Ebenen prozentual.
Beispiel:
- Wir haben 8 Aufnahmen überlagert
- Ebene 1 wird auf 100% gesetzt
- Alle Ebenen darüber bekommen 13% Deckkraft
- Rechnung: 100% / 8 = 12,5% = ~13%
- Am Ende werden alle Ebenen zu einer einzigen Ebene zusammengefügt
Dass die Stacking-Methode in Kombination mit der USM eine sehr mächtige Bildbearbeitungsmethode ist, zeigt das folgende Beispiel von Andreas Möller. Er hatte am Abend des 26.03.2013 einen sehr diffusen 22°-Ring sowie einen 9°-Ring aufgenommen. Aus der Überlagerung von 64 Fotos aus einer Serie und der Anwendung der Unschärfemaske, kommen neue pyramidale Haloarten zum Vorschein.
Vor allem Teile des 18°-Rings sowie der 35°-Ring sind nach der Bearbeitung deutlich zu erkennen.
Fazit
Bildbearbeitungsmethoden sind interessante Werkzeuge um Nicht-Sichtbares sichtbar zu machen. Doch dabei sollte man sich immer fragen:
- ... will ich das wiedergeben, was ich mit dem Auge gesehen habe?
- ... will ich schwach sichtbare Haloarten genauer identifizieren?
- ... will ich ein stimmungsvolles Bild zeigen? Oder ...
- ... will ich die noch so schwächsten Erscheinungen aus dem Bild herauszukitzeln?