Astro Tutorial #1.17: Stacking - Exposure Time & SNR

Summary

In diesem Video erklärt Chris das Konzept des Stackings in der Astrophotografie. Er führt das Publikum durch die Grundlagen, zeigt, wie längere Belichtungen mehr Informationen liefern und wie das Stacken von Kurzbelichtungen das Rauschen verringert und die Bildqualität verbessert. Es wird auch auf die Signal-Rausch-Quotient (SNR) eingegangen, der die Verhältnismäßigkeit von Signal und Rauschen angibt. Chris betont, dass man beim Aufnahmen von Bildern stets an die Gesamtbelichtungszeit denken sollte, anstatt nur an die Anzahl der Bilder.

Takeaways

• 📸 **Astrofotografie und Stacking**: Stacking ist ein Schlüsselbegriff in der Astrofotografie, der sowohl für planetare als auch für Tiefraum-Bilder verwendet wird.
• 🕒 **Langzeit-Belichtungen**: In Astrofotografie geht man normalerweise von mehreren Stunden Belichtungszeit aus, um genügend Information über das Objekt zu sammeln.
• 🔍 **Einfluss der Belichtungszeit**: Je länger die Belichtungszeit, desto mehr Details und Information können aufgezeichnet werden, aber auch desto mehr Rauschen entsteht.
• 🌌 **Rauschen und Signal-zu-Rauschen-Verhältnis (SNR)**: Rauschen entsteht bei kurzen Belichtungen, da die Verteilung der Photonen zufällig ist. Ein hohes SNR bedeutet, dass das Signal stärker ist als das Rauschen.
• 🎲 **Gesetz der großen Zahlen**: Durch das Aufnehmen mehrerer Kurzzeit-Aufnahmen und das Hinzufügen der Daten können wir das wahre Muster der Verteilung erkennen, was das Rauschen verringert.
• 📈 **Stacking-Prozess**: Das Stacking ist ein Prozess, bei dem mehrere Kurzzeit-Aufnahmen addiert und durchschnittlich ausgeglichen werden, um ein klares Bild zu erzeugen.
• 📊 **Statistische Verteilung**: In Astrofotografie wird oft auf statistische Verteilungen zurückgegriffen, um das Rauschen zu reduzieren und die Bildqualität zu verbessern.
• 📉 **Einfluss der Kamerasensoren**: Jeder Pixel eines Kamerasensors kann nur eine bestimmte Menge an Daten aufnehmen, bevor es übersättigt wird. Stacking hilft, diese Grenzen zu überwinden.
• 🌟 **Optimale Belichtungszeit**: Es gibt keine feste Regel für die ideale Belichtungszeit, aber im Allgemeinen sollte sie in der Größenordnung von Stunden liegen, um ein klares Bild zu erzeugen.
• 🔧 **Technische Herausforderungen**: Es gibt verschiedene technische Herausforderungen bei der Aufnahme von Astrofotos, wie zum Beispiel das Rauschen durch den Lesevorgang des Sensors.

Q & A

Was ist das Prinzip hinter dem Stacking in der Astrophotografie?

Stacking ist ein Verfahren, bei dem mehrere kurze Belichtungsbilder zu einem langen Belichtungsbild zusammengefügt werden, um mehr Details und weniger Rauschen im Ergebnisbild zu erreichen.

Warum ist das Sammeln von Photonen wichtig in der Astrophotografie?

Photonen sind die Grundeinheiten des Lichts, die von Himmelskörpern reflektiert oder emittiert werden. Indem man sie sammelt, erhält man Informationen über diese Objekte, und je länger die Belichtung, desto mehr Informationen kann man sammeln.

Was ist der Unterschied zwischen kurzen und langen Belichtungen in der Astrophotografie?

Kurze Belichtungen sind noisier und können nicht so viele Details wie lange Belichtungen aufnehmen, da jedes Pixel nur eine begrenzte Menge an Daten aufnehmen kann, bevor es übersättigt ist. Lange Belichtungen sammeln mehr Daten und sind daher weniger rau.

Wie erklärt der Law of Large Numbers das Stacking in der Astrophotografie?

Der Law of Large Numbers besagt, dass mit zunehmender Anzahl von Messungen die Variabilität der Ergebnisse abnimmt und die Wahrscheinlichkeitsverteilung näher am Erwartungswert liegt. In der Astrophotografie bedeutet dies, dass mehr Bilder (Mehrwürfelwürfe) das wahre Muster der Verteilung aufdecken und somit Rauschen reduzieren.

Was ist der Hauptgrund, warum kurze Belichtungen rau sind?

Kurze Belichtungen sind rau, weil die Photonenverteilung auf den Sensoren zufällig ist und nicht genug Photonen sammeln, um ein klares Bild der Objekte zu erhalten. Dies führt zu einer unebenen Verteilung, die als Rauschen wahrgenommen wird.

Wie wird das Rauschen in Astrophotografiebildern reduziert?

Rauschen wird reduziert, indem man mehrere Bilder miteinander stackt. Je mehr Bilder man addiert, desto glatter wird die Verteilung der Pixelwerte, was zu einem rauschenfreieren Bild führt.

Was ist der SNR und warum ist er wichtig in der Astrophotografie?

Der SNR (Signal-to-Noise Ratio) ist das Verhältnis zwischen dem Signal eines Himmelskörpers und dem Rauschen im Hintergrund. Ein hoher SNR bedeutet, dass das Signal stärker ist als das Rauschen, was zu einer klareren Darstellung des Objekts führt.

Wie viele Bilder sollte man normalerweise stacken, um ein gutes Astrophotografie-Bild zu erhalten?

Es gibt keine feste Anzahl, da es von der gewünschten Gesamtbelichtungszeit, der Kamera und dem Objekt abhängt. Allerdings sollte man versuchen, eine Gesamtbelichtungszeit in Stunden zu erreichen, um ein klares Bild mit geringerem Rauschen zu erhalten.

Welche Faktoren beeinflussen die Länge der einzelnen Lightframes in der Astrophotografie?

Die Länge der Lightframes wird beeinflusst von der Kameraspezifikation, der Sensorempfindlichkeit, der Belichtungszeit und dem gewünschten Detailgrad des Objekts. Technische Faktoren wie Readout-Rauschen oder die Schwelle für die Photonenerfassung können ebenfalls eine Rolle spielen.

Was ist der Hauptunterschied zwischen einer langen Belichtungszeit und vielen kurzen Belichtungen?

Obwohl mathematisch gesehen eine lange Belichtungszeit und viele kurze Belichtungen das gleiche Ergebnis liefern sollten, wenn die Gesamtbelichtungszeit gleich ist, kann die Praxis aufgrund von technischen Rauschen und anderen Faktoren zeigen, dass längere Lightframes oft bessere Ergebnisse liefern.

Outlines

00:00

📸 Grundlagen des Stackings in der Astrophotografie

Dieser Absatz behandelt das Konzept des Stackings in der Astrophotografie, das häufig in der Aufnahme von Planeten- und Tiefraumbildern verwendet wird. Chris erklärt, dass das Sammeln von Lichtbildern von Himmelskörpern das Erfassen von Informationen über Photonen durch den Kamerasensor ist. Je länger die Belichtung, desto mehr Informationen werden gesammelt. Da keinerlei Tracking über Stunden ohne Fehler möglich ist und langwierige Belichtungen das Bild übersättigen würden, werden mehrere kürzerer Belichtungen genommen, die als 'Light Frames' bezeichnet werden. Diese haben jedoch den Nachteil, dass sie weniger Daten enthalten und rauere Bilder erzeugen. Chris führt das Gesetz der großen Zahlen ein, um zu erklären, warum kurze Belichtungen rauer sind und wie durch das Hinzufügen von Daten die Verteilung im Bild geglättet werden kann.

05:00

🔍 Stacking als Lösung für Rauschen und Datenmangel

Chris führt das Stacking als Methode ein, um das Rauschen in Astrophotografie-Bildern zu reduzieren und mehr Daten zu sammeln, indem er mehrere kurze Belichtungen addiert. Er verwendet ein Python-Programm, um ein Beispiel zu demonstrieren, wie durch das Hinzufügen von Daten die Verteilung im Bild geglättet wird. Er erklärt, dass durch das Addieren der Werte der Pixel in den einzelnen Bildern und durch das Dividieren durch die Anzahl der Bilder die Helligkeit konstant gehalten wird. Chris zeigt, wie das Stacking die Rauschen reduziert und die Signalverteilung im Bild klarer wird, ähnlich wie bei einer langen Belichtung. Er betont, dass das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) ein wichtiger Faktor ist, um die Qualität von Astrophotografie-Bildern zu verbessern.

10:02

🌌 Praxistipps für das Stacking in Astrophotografie

In diesem Absatz diskutiert Chris die praktischen Aspekte des Stackings, einschließlich der Frage, wie viele Bilder man aufnehmen sollte, um ein flaches Bild zu erhalten. Er betont, dass die Gesamtbelichtungszeit und nicht die Anzahl der Bilder entscheidend ist. Er erklärt, dass die Kamera-Sensor-Öffnung und -Empfindlichkeit die Menge der gesammelten Photonen bestimmen und somit die Bildqualität beeinflussen. Chris gibt Tipps für die optimale Belichtungsdauer pro Bild und warnt davor, zu kurze Belichtungen zu verwenden, da sie zu technischen Störungen führen können, die das Signal überlagern. Er empfiehlt, so lange wie mögliche Belichtungen zu nehmen, um die Aufnahmezeit und den Download zu reduzieren.

15:03

🌟 Zusammenfassung und Ratschläge für Astrophotografie

Chris fasst die wichtigsten Punkte des Videos zusammen und gibt Ratschläge für Astrophotografen. Er betont, dass Bilder Daten benötigen, um die physischen Objekte am Himmel darzustellen, und dass Stacking das Hinzufügen von Daten zur Verbesserung der Bildqualität ist. Er erinnert daran, dass das Signal-Rausch-Verhältnis durch das Gesetz der großen Zahlen beeinflusst wird und dass mehr Daten zu weniger Rauschen führen. Chris empfiehlt, die Öffnung und Empfindlichkeit des Teleskops und der Sensor zu berücksichtigen und die Gesamtbelichtungszeit für ein Projekt in mehreren Stunden zu messen. Er schließt mit einem Aufruf, die Telescope während der Belichtung zu genießen und die Freude der Astrophotografie zu erleben.

Keywords

💡Stacking

Stacking ist ein Verfahren in der Astrophotografie, bei dem mehrere kurze Belichtungsbilder kombiniert werden, um ein Bild mit besserer Signal-zu-Rausch-Verhältnis und mehr Details zu erzeugen. Im Video wird erklärt, dass durch das Hinzufügen von Bildern die Verteilung der Pixelwerte geglättet wird, was zu einer Verbesserung der Bildqualität führt. Das Stacking hilft, das Signal im Hintergrund zu verringern und die Details im Bild zu stärken.

💡Photonen

Photonen sind Teilchen des Lichts, die von Himmelskörpern ausstrahlen und von der Kamera aufgenommen werden. Im Video wird betont, dass das Aufnehmen von Bildern im Nachthimmel im Wesentlichen das Sammeln von Informationen über Photonen ist. Je länger die Belichtungszeit, desto mehr Photonen werden aufgefangen und desto mehr Informationen über das beobachtete Objekt werden gesammelt.

💡Belichtungszeit

Die Belichtungszeit bezieht sich auf die Dauer, für die die Kamera den Himmel aufnimmt. Im Video wird erläutert, dass längere Belichtungszeiten mehr Informationen liefern, aber auch zu einem Übersättigen der Bildsensoren führen können. Deshalb wird das Stacking verwendet, um die Vorteile langer Belichtungen durch die Addition mehrerer kurzer Belichtungen zu erreichen.

💡Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR)

Das Signal-zu-Rausch-Verhältnis ist ein Maß für die Klarheit eines Signals im Vergleich zu dem Rauschen im Hintergrund. Im Video wird erklärt, dass ein hohes SNR bedeutet, dass das gewünschte Signal im Bild deutlicher und weniger vom Hintergrundrauschen beeinträchtigt ist. Durch das Stacking können mehr Photonen gesammelt werden, was das SNR erhöht und das Bild klarer macht.

💡Rauschen

Rauschen bezieht sich auf die uneinheitlichen und zufälligen Verteilungen von Photonen in den Pixeln des Bilds, die zu einer unregelmäßigen und unsauberen Bildqualität führen. Im Video wird gezeigt, dass kurze Belichtungszeiten zu einem hohen Rauschen führen, während längere Belichtungen oder das Stacking das Rauschen reduzieren und die Bildqualität verbessern.

💡Bildsensor

Ein Bildsensor ist das Teil der Kamera, das Licht in elektrische Signale umwandelt, um ein Bild zu erstellen. Im Video wird erläutert, dass jeder Pixel des Bildsensors eine bestimmte Menge an Daten aufnehmen kann, bevor er übersättigt wird. Stacking hilft, diese Grenze durch die Addition mehrerer Bilder zu überwinden.

💡Law of Large Numbers

Das Gesetz der großen Zahlen ist ein statistisches Prinzip, das besagt, dass mit zunehmender Anzahl von Messungen die durchschnittliche Messung näher am wahrscheinlichen Erwartungswert liegt. Im Video wird dieses Gesetz verwendet, um zu erklären, warum längere Belichtungen oder das Stacking zu einer glatteren Verteilung der Photonen und somit einer verbesserten Bildqualität führen.

💡Astrophotografie

Astrophotografie ist die Kunst und der Prozess, Himmelskörper und Phänomene durch die Fotografie zu dokumentieren. Im Video wird auf die besonderen Herausforderungen hingewiesen, die sich bei der Astrophotografie ergeben, wie das Sammeln von Photonen, die Verwaltung von Belichtungszeiten und das Stacking, um detailreiche und klare Bilder des Nachthimmels zu erstellen.

💡Lichtrahmen

Ein Lichtrahmen ist ein einzelnes Bild, das während der Astrophotografie aufgenommen wird. Im Video wird betont, dass es wichtig ist, mehrere Lichtrahmen zu erstellen und sie durch Stacking zu kombinieren, um ein Bild mit verbessertem SNR und weniger Rauschen zu erhalten.

💡Gesamteinsatzzeit

Die Gesamteinsatzzeit bezieht sich auf die kumulierte Belichtungszeit aller Lichtrahmen, die während einer Astrophotografie-Sitzung aufgenommen werden. Im Video wird erklärt, dass die Gesamteinsatzzeit in Stunden gemessen wird und für die Bildqualität entscheidend ist. Je länger die Gesamteinsatzzeit, desto mehr Details und desto weniger Rauschen wird im Bild sichtbar.

Highlights

Astrophotography involves gathering information about celestial objects by capturing photons using a camera sensor.

Longer exposures gather more information, but tracking errors and sensor limitations prevent hours-long error-free tracking.

Each pixel can only hold a certain amount of data before reaching a maximum brightness level, known as 'white'.

Short exposures are noisy due to the random distribution of captured photons, which is subject to the law of large numbers.

Long exposures smooth out the distribution of photons, resulting in a cleaner image compared to short exposures.

Stacking involves taking multiple short exposures and combining them to simulate a longer exposure, reducing noise and enhancing detail.

Stacking averages the values of multiple images to smooth out the distribution and enhance the signal-to-noise ratio (SNR).

The signal-to-noise ratio is crucial in astrophotography as it indicates the clarity of the desired signal against the background noise.

Brighter objects in astrophotography are less noisy because more photons are captured, leading to a smoother distribution.

Deep-sky imaging aims to reduce background noise as much as possible to increase the SNR and reveal faint details.

The number of images to stack depends on the total integrated exposure time rather than just the number of frames.

There is no one-size-fits-all answer for the best number of frames to stack; it depends on the specific imaging project.

Technical noise sources, such as read noise, can affect the quality of stacked images, especially with short exposures.

The ideal length for individual light frames should be as long as possible to minimize the number of frames and post-processing time.

Stacking can still produce impressive results with hundreds of short exposures, although longer subs are generally preferred.

The final stacked image's quality highly depends on the quality of the input light frames and the camera's sensitivity.

Astrophotographers should consider the law of large numbers when planning their imaging sessions to optimize data collection.

Practical advice for astrophotographers includes considering the camera's aperture and sensor sensitivity when planning exposure times.

The integrated exposure time for a project is typically measured in hours, emphasizing the importance of patience in astrophotography.

Transcripts

hey folks it's Chris welcome back so

today's episode will be about the term

stacking you will hear this term a lot

in astrophotography both planetary and

deep-space imaging and I thought you

should know at least something about

this term so we're gonna dive into the

fundamental theory of stacking do a

little bit of math to understand what

all this is about ready let's go so if

we break it down to the most basic level

taking images of objects in the night

sky means we gather information about

that certain object and we do that by

catching photons hence the name of that

certain object using our camera sensor

the longer the exposures the more

information we gather about this object

in astrophotography we normally talk

about hours of exposure time but

unfortunately no track amount can

support hours of error-free tracking and

in addition to that if we expose hours

of data on to your camera sensor

everything will be just white that's the

case because each pixel can only hold a

certain amount of data before calling

this white with 8-bit images that's 256

star points in each of the RGB channels

and then that's white and adding 10

additional data points won't change

anything because there's no whiter than

white

so whatever and because of this problem

instead of taking one hour long exposure

we take only say exposures of a few

minutes those single

so-called light frames suffer from two

main problems a they obviously can't

contain as much data as the long

exposures will have no kidding and B the

image will be quite noisy so and both

problems are naturally heavily related

so what's the deal

why is a short exposure noisy and a long

exposure is not when taking images of

objects within the night sky we struggle

for every bit of information there's a

great book by Steve Richards making

every photon count and that's exactly it

so while waiting for incoming photons we

are effectively rolling the dice we

can predict how many photons from a

certain object will hit the sensor

during a given period of time within a

given interval of certainty we call

those incoming photons from the target

signal and we can predict that there

will be hopefully far less photons

coming from the glow of the surrounding

cities going but we can't predict where

the next photon will hit that's totally

random so we are rolling the dice and

therefore submitted ourselves to the law

of large numbers and here we need to do

some basic statistics I'm sorry guys

this is a Python program I wrote that

throws the dice for us imagine each of

the numbers representing a pixel on the

camera sensor now if you start the game

and wait say what is that twenty rounds

after those rounds there is no certain

pattern the distribution seems to be

random is pixel 5 a signals stronger

than the others or are four and six

extra dark background pixels this uneven

distribution of these short exposures is

what we later call noise but if you

continue the game and wait for no we

have a few thousand throws then the more

throws you get the more say the true

character of the distribution will

unveil itself and so this is the

representation of a long exposure and

this pattern is nearly evenly spread

over all the background pixels but

indicates a significant signal within

the pixel 1 and for sure there's our

target in this final distribution the

solitary pixels are no longer all over

the place but follow more or less sort

of the true nature of what they

represent and thereby we get a smooth

image from the long exposure comparing

to the noisy image from the short first

exposure and so that's the law of large

numbers and we have to obey this law and

astir imaging all the time taking an

image of a target and the night sky

means unveiling the true distribution of

it and to do that many dices need to be

thrown in other words we need a long

exposure time otherwise the result will

be unevenly spread over our pixels and

the image is noisy poof so hey we wanted

to talk about stacking didn't we so

let's get back to it let's see some

action

okay stays from Astro states did a

fantastic video about stacking she used

a hunt drawn grid to illustrate a camera

sensor I really liked the video and the

idea and stuck to it definitely check

out her video I took the idea one step

further and wrote a Python script to

generate a totally fictional nine by

nine pixel camera sensor with simulated

photons sitting in totally arbitrary

time intervals the underlying

distribution represents something like a

doughnut shape maybe a planetary nebula

I don't know it was quite a fun as

mentioned we can't take hours of

exposure time with just one single frame

that's just not possible but we do need

the information of those hours so what

we can do is take multiple short

exposures and simply add all the data

add all the information together simple

as that and in the most basic form this

is stacking by adding all those images

together we simply enlarge the numbers

we threw the dice doublet triplet etc

etc and thereby we smooth the

distribution of the image when doing

basic stacking we do one more thing you

see here that we add everything up and

then we divide the whole set by the

numbers of light frames we take we do so

in order to keep the brightness level

constant otherwise the image would get

brighter and brighter with every image

that is added to the stack it's a little

trick but it doesn't change any math

behind it the throwing the dice program

did it to see the length of the bars and

this diagram never exceeded the fixed

height the program factor thumb down but

the distribution got evenly spread

either way to make the point again to

even out the image in other words to

smooth it we need to add additional

information so that's the plus that

gains us access to the law of large

numbers and I know is free image the

division by N only keeps the brightness

level constant nothing else now let's

see some stacking and simulated action

here we have two single images from the

simulated center the number Z are

totally arbitrary let's just pretend

that these some of the incoming photons

gave this little pixel here a value of 1

three one the same pixel on the second

light frame has a value of 1.1 so 1.3 1

plus 1 dot 1 equals 2 dot 4 1 & 2

average means we divide 2.4 1 by 2 and

that equals 1 dot 2 0 5 so the value of

the pixel after stacking the first two

images is 1.2 0 5 somewhere between the

first and the second sub but the magic

is not done with two images though this

first stack image does look a lot

cleaner than the first two subs that's

for sure look at this this is the

process going fast through a series of

hundred light frames you see that the

stacking process produces a very smooth

image in the end equally smooth as the

single but a hundred times longer

exposure and this method of adding the

data to smooth the image is still valid

even if the image is so noisy that you

can't recognize the signal distribution

in one single frame I mean look at those

very short light frames they appear to

be a messy mess everything is just all

over the place but beneath all that

random noise there is a slightly higher

probability for a photon to hit the

pixels representing the imaged object so

all we have to do is add more data more

information so that over time we get a

grip on the underlying distribution and

for sure there it is it's still a bit

noisy due to the short exposure time I

would have needed 10 times more data to

look as smooth as the final image from

the last taking process or look at that

this say chart with a take an ultrashort

thus noisy exposures and this is a chart

listing the stacking process you can see

the noise decrease and the signal

building up over time that brings us to

the next and for practical usage most

important subtopic of stacking the snr

the snr is the so-called signal-to-noise

ratio you therefore divide a signal

value by the corresponding noise value

and get a number the ratio indicates the

higher the snr the bigger is the signal

value compared to the noise value and in

astrophotography this always means to

bring down the noise and we are

especially concerned about the noise of

the dark background because the bright

objects we want to capture are not that

noisy but why is that so it does trace

back itself toodle-oo

of large numbers in our initial game of

dice remember the more often you throw

the dice the smoother the distribution

of the results will be the first ten

rounds will look like a messy mess but

the longer you throw the dice the

smoother the distribution will be so

that's the reason with brighter objects

as well more photons from the objects

means we played the game of dice more

often in this area and so naturally the

distribution will be much smoother

compared to the dark background area

with only a few thrown dices aka lonely

photons arrived yet imaging deep sky

objects thereby always means to get

enough information to reduce the

background noise as much as possible

thereby you raise the SNR and you will

be able to stretch the dodging your

final processing steps much harder but

more on that later but don't get me

wrong hire as an r also means a smoother

signal in the brighter target regions as

well it's not all about the background

look at that image both images show the

same region of the great Orion Nebula

the left dimensions worth one hour of

exposure time where's the right

dimensions worth three hours both images

are no cracker but you can see the

difference between them left is noisy

the right image is much smoother same

camera same processing just different

exposure times and having this extra

information will allow you to bring out

fine details of the nebula without

having to deal with noise too much so

all in all bringing the SNR up by adding

more data mainly means dumping the

background noise but it also softens the

color gradient within your target so now

how many images should you capture in

order to stack them together to get a

nice and flat image when should you stop

taking images at night this question is

a very urgent one for astro beginners as

well as for so-called pros 20 images or

30 images but unfortunately there's no

general answer because the question

kinda goes in the wrong direction first

step would be not to ask for the best

number of frames but for the total

integrated exposure time so the added

exposure lengths for all our light

frames hanging obviously say 20

10-second frames won't do the same job

as 20 10 minute frames I think that's

clear

so this integrated exposure

should be in the area of hours for each

project the image quality improvement

thereby will be gradually one hour and

you can see the object another and you

will see fainter details another and the

oval noisiness will get low another nd

background starts to equalize this is

again down to the law of large numbers

the aperture and the sensitivity of your

camera sensor defines how many photons

we capture and process and the more

information we collect in a given area

the smoother the area will look like so

the question is not how many light

frames but what's the integrated

exposure time for which telescope in

which camera for which deep sky object

everything depends now the second big

question is how long shall the

individual light frames be and so there

are two answers right here and quite

opposite ones technically I mean from a

purely mathematical standpoint there

should be no difference between a few

long and many short subs as long as the

total integrated exposure time is the

same so for regular background noise and

image smoothness only without any other

influences ten one-minute subs should be

and I say should be the same as one ten

minute light frame the amount of photons

hitting the sensor will be the same the

amount of information to smooth the

distribution of our image will be the

same so the noise level of that

distribution should be the same one

individuals up of course will look a lot

more noisy but on the other hand for the

same total integrated exposure time you

would simply take much more subs and I

mean much more subs with our example

you'd need to take ten times the number

of light frames ten times more memory

usage downloading time stacking time etc

etc avoiding this is the first but a

minor reason against short 10-second

subs but purely mathematically speaking

no matter how noisy the image seems as

long as there's on average one photon

more showing of inside your target area

than in the surrounding background this

signal will sooner or later show up

given enough subs to stack why shouldn't

it look at that live frames they are

nearly entirely made out of noise but on

every

every 20 image or so some pixels

contains slightly more signal than the

average noise level and so it's just a

matter of adding information and

information information up and up and up

and up and finally you see in the end

the slightly more present information

will show up but sad thing told in real

life this doesn't work it just doesn't

it does tell us though that we can stack

images out of short exposures and if you

fail to produce longer subs out of

technical reasons like me here

I fail to poll a line and my old man was

a kinda over challenged so I could only

produce 20 second subs

I ended taking hundreds of them each

with nearly no signal and in the end I

at least got some fine structure inside

the Crab Nebula m-1 not bad for the

ancient desire was working with but in

the end where there is no signal

there will be no signal and the final

stacked image highly depends on your

inputs ups that's for sure and the main

reason there are other influences

despite the random background noise our

camera has several different other noise

sources mostly technical based one of

them is Reed noise a noise or rather a

distortion of the information

distribution a slight uncertainty

created by accessing the individual

pixels during readout those errors will

raise the number of sub Staton even

though we can fight against those more

later and if those noise patterns

overlay your signal well that's bad

another factor though I'm not quite sure

about this might be some kind of

threshold within our sensor say a sensor

delivers the first bit of information

only if more than X photons hit then in

every sub too short to significantly

gather more than this X photons your

signal would effectively be deleted out

of these subs or am i doing a mistake

here leave your comments below but all

in all thumb rule for Astro imaging take

as long subs as you can then you only

need to take a few of them to get to the

desired integrated exposure time less

downloading less taking etc etc some

targets though have

right course so you might get a bunch of

shorter exposures too just to not let

the core burn out more on that later

when we dive into the programs you can

use to stack just keep the histogram

one-third on the left side that way you

play safe as a first guessing lots of

folks tend to use two or three minute

exposures some go deep with 10-15

minutes but others produce sweet images

with shorter ones go and play huge yeah

so that was taking and stuff so

takeaways our images need data to show

the physical objects in the night sky

stacking simply means adding more data

to the pool averaging the values not too

overexposed everything the ratio between

signal and noise depends on the law of

large numbers throw the dice often

enough and the distribution will be even

smoother more data less noise software

details on faint nebula structures think

in exposure time and not in substation

keep the aperture or fastness of your

scope and the sensitivity of the sensor

in mind normally the all and all stacked

and integrated exposure time for a

project is measured in multiple hours so

don't do target hopping during one night

take your time subs may be as long as

possible but either way it is possible

to produce stunning things using

hundreds of short subs normal sub

lengths are measured in minutes and

that's it boy was the day right you

stayed with me be proud of you but

therefore I hope you really learn

something about the underlying

principles of stacking and data

collection during an Astra imaging

session and while your telescope tracks

reliably the sky while your camera takes

light frame after light frame sit back

take a pair of binoculars and just gaze

it's so refreshing and that's it thanks

for watching as always hit like and

subscribe if you liked it or do you know

any newcomers to this hobby lead them

here maybe they can find some useful

information here and as always I say

please guys everyone until next time

here on catching photons

[Music]

you