Tile-Compile C++ Konfigurationsreferenz¶

Diese Dokumentation beschreibt alle Konfigurationsoptionen für tile_compile.yaml basierend auf der C++ Implementierung in configuration.hpp und den Schema-Dateien tile_compile.schema.json / tile_compile.schema.yaml.

Quelle der Wahrheit für Defaults: include/tile_compile/config/configuration.hpp
Schema-Version: v3
Referenz: Methodik v3.3

Dokumentationsstand (2026-07-13): - aqmh.* für v0.2.1 aktualisiert: pyramid, storage, cherry_pick, diagnostics, global_quality, reconstruction, validation. - data.bayer_pattern ist standardmäßig auto; FITS-Header (BAYERPAT/COLORTYP) haben Vorrang vor dem Config-Wert. - data.linear_required entfernt (deprecated; nicht-lineare Frames werden nur noch gewarnt). - aqmh.storage.dtype umfasst float32, uint16, uint8. - aqmh.cherry_pick.k_min in k_min_required umbenannt (Default 20). - aqmh.diagnostics.binary_block_size_px Default ist 64. - bge.fit.robust_loss und bge.fit.huber_delta sind als Benutzerparameter dokumentiert und konfigurierbar. - bge.min_valid_sample_fraction_for_apply und bge.min_valid_samples_for_apply sind als kanalweise BGE-Apply-Grenzwerte dokumentiert. - PCC-Dokumentation umfasst die aktiven Stabilitäts- und Apply-Parameter (max_condition_number, max_residual_rms, apply_attenuation, chroma_strength, k_max). - TILE_RECONSTRUCTION-Boundary-Diagnostik ist als Laufzeit-Artefakt dokumentiert; es gibt aktuell keinen dedizierten Seam-Korrektur-Config-Block. - bge.tile_weight_lambda_structure ist auf den aktuellen Default 1.0 abgeglichen. - stacking.common_overlap_required_fraction und stacking.tile_common_valid_min_fraction sind als aktive Stacking-Parameter mit den strikten Defaults 1.0 / 1.0 dokumentiert.

💡 Für praktische Beispiele und Anwendungsfälle siehe: Konfigurationsbeispiele & Best Practices

Inhaltsverzeichnis¶

Pipeline
Output
Data
Linearity
Calibration
Assumptions
Normalization
Registration
Tile Denoise 9b. Chroma Denoise NEU
Global Metrics
Tile
Local Metrics 12b. AQMH (Adaptive Quality Map Harvesting) NEU
Synthetic
Reconstruction
Debayer (automatische Phase)
Astrometry
BGE (Background Gradient Extraction) NEU in v3.3
PCC
HyperMetric Stretch
Stacking
Validation
Runtime Limits
Raw Stack / Preprocessing

1. Pipeline¶

Grundlegende Pipeline-Steuerung.

`method`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`aqmh`, `classic_tile_compile`
Default	`"aqmh"`

Zweck: Wählt die Rekonstruktionsmethode.

aqmh (Default): Adaptive Quality Map Harvesting — pixelweise Qualitätsbewertung mit Pyramidendarstellung. Ersetzt Phasen 8–11 (Local Metrics, Tile Reconstruction, Clustering, Synthetic Frames) durch unabhängige pixelweise Rekonstruktion. Siehe §12b.
classic_tile_compile: Klassische tile-basierte Rekonstruktion mit lokalen Tile-Metriken, Clustering und synthetischen Frames.

Hinweis: aqmh.enabled wird automatisch aus method abgeleitet (aqmh → true, classic_tile_compile → false). Es wird empfohlen, method zu setzen statt aqmh.enabled direkt zu setzen.

`pipeline.mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`production`, `test`
Default	`"production"`

Zweck: Bestimmt den Ausführungsmodus der Pipeline.

production: Vollständige Verarbeitung mit allen Qualitätsprüfungen und Phasen
test: Reduzierte Verarbeitung für schnelle Tests (weniger Iterationen, reduzierte Validierung)

2. Output¶

Steuerung der Ausgabeverzeichnisse und welche Zwischenergebnisse geschrieben werden.

`output.registered_dir`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`"registered"`

Zweck: Unterverzeichnis im Run-Ordner für registrierte Frames (relativ zu runs/<run_id>/outputs/).

`output.write_registered_frames`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Registrierte Frames als FITS auf Disk schreiben.

true: Jeder registrierte Frame wird als reg_XXXXX.fit gespeichert — hoher Speicherbedarf!
false: Registrierte Frames werden nur im Speicher gehalten

Hinweis: In tile_compile.yaml steht true, der C++ Default ist false. Nur für Debugging empfohlen.

`output.crop_to_nonzero_bbox`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Finalen Stack auf die Bounding Box aller nicht-null Pixel zuschneiden.

true: Entfernt leere Ränder vom finalen Bild. Nur Pixel mit Werten > 0 werden behalten. Reduziert die Dateigröße und entfernt unnötige schwarze Ränder.
false: Behält die volle Canvas-Größe bei, inklusive leerer Ränder.

Hinweis: Die Funktion wird nach der Stack-Phase aber vor dem Debayer (bei OSC) angewendet. Die Tile-Offsets werden entsprechend angepasst. Ungueltige Canvas-Bereiche bleiben maskiert und sollen nicht in nachgelagerte Berechnungen wie Debayer/BGE/PCC einfliessen.

3. Data¶

Bilddaten-Eigenschaften. Teilweise automatisch aus dem FITS-Header ermittelt, teilweise konfigurierbar.

`data.image_width`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`0` (automatisch erkannt)

Zweck: Bildbreite in Pixeln. Wird normalerweise automatisch aus dem FITS-Header (NAXIS1) gelesen. Kann in der Config vorbelegt werden, um vor dem Run eine Erwartung zu setzen.

`data.image_height`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`0` (automatisch erkannt)

Zweck: Bildhöhe in Pixeln. Wird aus FITS-Header (NAXIS2) gelesen.

`data.color_mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`OSC`, `MONO`, `RGB`
Default	`"OSC"`

Zweck: Erwarteter Farbmodus der Kamera.

Modus	Beschreibung
`OSC`	One-Shot-Color — Farbkamera mit Bayer-Matrix (CFA). Pipeline arbeitet CFA-aware
`MONO`	Monochrome Kamera ohne Farbfilter. Einzelkanal-Verarbeitung
`RGB`	RGB-Daten (3 Kanäle). Derzeit nicht aktiv im C++ Runner

Verhalten: Wird aus FITS-Header (BAYERPAT vorhanden → OSC, sonst MONO) automatisch erkannt. Bei Abweichung zur Config wird gewarnt, der erkannte Modus hat Vorrang.

`data.bayer_pattern`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`auto`, `RGGB`, `BGGR`, `GRBG`, `GBRG`, `NONE`
Default	`"auto"`

Zweck: Bayer-Pattern für OSC-Kameras. Bestimmt die Farbfilter-Anordnung auf dem Sensor. NONE für monochrome Daten, auto für automatische Erkennung aus dem FITS-Header.

Pattern	Zeile 0	Zeile 1
`RGGB`	R G	G B
`BGGR`	B G	G R
`GBRG`	G B	R G
`GRBG`	G R	B G

Laufzeitverhalten: Für OSC-Daten liest der Runner zuerst die FITS-Header-Felder BAYERPAT und COLORTYP. Sind sie vorhanden, wird dieser Wert verwendet und der Config-Wert ignoriert. Enthält der Header keine Bayer-Metadaten, wird der konfigurierte Wert als Fallback genutzt. Bei bayer_pattern: auto ohne Header-Metadaten bricht der Run mit einem Fehler ab, statt ein kamera-spezifisches Muster zu erraten.

4. Linearity¶

Linearitätsprüfung der Input-Frames. Stellt sicher, dass keine nichtlinearen Operationen (Stretch, Curves) angewendet wurden.

`linearity.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert die Linearitätsprüfung in Phase 0 (SCAN_INPUT).

`linearity.max_frames`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`8`

Zweck: Maximale Anzahl Frames in der Stichprobe für die Linearitätsprüfung.

Verhalten: Aus N Frames werden bis zu max_frames gleichmäßig verteilt ausgewählt und geprüft. Nicht alle Frames werden getestet — die Stichprobe reicht zur zuverlässigen Erkennung.

`linearity.min_overall_linearity`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0.0 – 1.0
Default	`0.9`

Zweck: Mindest-Linearitäts-Score (0 = komplett nichtlinear, 1 = perfekt linear). Frames unter diesem Schwellenwert gelten als nicht-linear.

`linearity.strictness`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`strict`, `moderate`, `permissive`
Default	`"strict"`

Zweck: Strictness-Level für die Linearitäts-Validierung.

Level	Beschreibung
`strict`	Strenge Prüfung — empfohlen für kalibrierte Daten
`moderate`	Moderate Toleranz — für leicht vorverarbeitete Daten
`permissive`	Hohe Toleranz — nur für bekannt problematische Daten

5. Calibration¶

Kalibrierungs-Einstellungen (Bias, Dark, Flat). Wird vor der Pipeline auf die Raw-Frames angewendet.

`calibration.use_bias` / `calibration.use_dark` / `calibration.use_flat`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false` (alle drei)

Zweck: Aktiviert die jeweilige Kalibrierung.

Bias: Subtrahiert das Ausleserauschen (Offset)
Dark: Subtrahiert thermisches Rauschen (Dunkelstrom)
Flat: Korrigiert Vignettierung und Staubkörner

Laufzeitverhalten: Jede aktivierte Stufe benötigt mindestens eine konfigurierte Quelle: - Verzeichnis über *_dir - oder explizites Master-Frame über *_master

`calibration.bias_use_master` / `calibration.dark_use_master` / `calibration.flat_use_master`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false` (alle drei)

Zweck: Wenn true, wird ein fertiges Master-Frame aus dem angegebenen Pfad geladen statt aus Einzelframes gemittelt.

`calibration.dark_already_bias_corrected`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Kennzeichnet ein Master-Dark als bereits bias-korrigiert. Wenn false und use_bias: true, zieht der Runner den Bias intern zuerst vom Dark ab, damit der Offset nicht doppelt vom Light subtrahiert wird.

`calibration.dark_auto_select`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Automatische Dark-Auswahl basierend auf Belichtungszeit (und optional Temperatur).

`calibration.dark_match_exposure_tolerance_percent`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0
Default	`5.0`

Zweck: Maximale Abweichung der Belichtungszeit bei Dark-Matching in Prozent.

`calibration.dark_match_use_temp` / `calibration.dark_match_temp_tolerance_c`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean / number
Default	`false` / `2.0`

Zweck: Wenn dark_match_use_temp=true, wird zusätzlich die Sensor-Temperatur für Dark-Matching berücksichtigt (±temp_tolerance_c °C).

`calibration.bias_dir` / `calibration.darks_dir` / `calibration.flats_dir`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`""` (leer)

Zweck: Verzeichnispfade für Bias/Dark/Flat-Einzelframes (zum Erzeugen von Master-Frames).

`calibration.bias_master` / `calibration.dark_master` / `calibration.flat_master`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`""` (leer)

Zweck: Pfade zu fertigen Master-Frames (nur wenn *_use_master=true).

`calibration.pattern`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`.fit;.fits;.fts;.fit.fz;.fits.fz;.fts.fz`

Zweck: Glob-Pattern für Kalibrierungsdateien.

6. Assumptions¶

Schwellenwerte und Annahmen für Pipeline-Entscheidungen (Normal Mode vs. Reduced Mode).

`assumptions.frames_min`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`50`

Zweck: Minimale nutzbare Frame-Anzahl, bevor der Run abbricht oder in den Emergency-Reduced-Mode fällt.

`assumptions.frames_reduced_threshold`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`200`

Zweck: Schwellenwert für den Wechsel zwischen Normal Mode und Reduced Mode.

Die Runtime verwendet frames_min und frames_reduced_threshold direkt.

Frame-Anzahl	Modus
`< frames_min`	Warnung / Abbruch
`frames_min ≤ N < frames_reduced_threshold`	Reduced Mode (kein Clustering, keine synthetischen Frames)
`N ≥ frames_reduced_threshold`	Normal Mode (alle Phasen)

`assumptions.reduced_mode_skip_clustering`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Überspringt STATE_CLUSTERING und SYNTHETIC_FRAMES im Reduced Mode.

true (empfohlen): Tile-Rekonstruktionsergebnis wird direkt als finales Bild verwendet
false: Führt auch im Reduced Mode Clustering durch (mit eingeschränktem K-Bereich)

`assumptions.reduced_mode_cluster_range`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	array [2 integers]
Default	`[5, 10]`

Zweck: Cluster-Anzahl-Bereich [k_min, k_max] für Reduced Mode (nur relevant wenn reduced_mode_skip_clustering=false).

7. Normalization¶

Hintergrund-Normalisierung (Pflicht gemäß Methodik v3 §4).

`normalization.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`
Konstant	Muss `true` sein

Zweck: Normalisierung ist immer aktiviert (Methodik-Zwang). Wird auf false gesetzt, bricht die Pipeline ab.

`normalization.mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`background`, `median`
Default	`"background"`

Zweck: Normalisierungsmethode.

Methode	Beschreibung	Empfehlung
`background`	Sigma-Clip-Background-Maske → Median der Background-Pixel → Division	Empfohlen
`median`	Einfacher Median aller Pixel → Division	Fallback

Die background-Methode verwendet eine Sigma-Clipping-Maske, um Sterne und Objekte auszuschließen und nur den echten Hintergrund zu schätzen.

`normalization.per_channel`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Kanalweise Normalisierung bei OSC-Daten.

true (empfohlen): Jeder Bayer-Kanal (R, G, B) wird separat normalisiert. Kompensiert kanalabhängige Hintergrundunterschiede (z.B. Lichtverschmutzung)
false: Einheitliche Normalisierung über alle Pixel

8. Registration¶

Geometrische Registrierung (Ausrichtung) aller Frames auf einen Referenz-Frame.

`registration.engine`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`triangle_star_matching`, `star_similarity`, `hybrid_phase_ecc`, `robust_phase_ecc`
Default	`"triangle_star_matching"`

Zweck: Primäre Registrierungsmethode. Intern wird immer eine 6-stufige Kaskade durchlaufen. Der engine-Wert bestimmt die bevorzugte Methode.

Engine	Beschreibung	Stärke
`triangle_star_matching`	Dreiecks-Asterismus-Matching	Rotationsinvariant, ideal für Alt/Az, klarer Himmel
`star_similarity`	Stern-Paar-Distanz-Matching	Schnell bei kleinen Versätzen
`hybrid_phase_ecc`	Phase-Korrelation + ECC	Ohne Sternerkennung, für Nebel
`robust_phase_ecc`	LoG-Gradient-Preprocessing + Pyramiden-Phase+ECC	Empfohlen bei Wolken/Nebel, entfernt Gradienten vor Korrelation

Kaskade:

mit registration.enable_star_pair_fallback=true: Triangle Stars → Star Pairs → Trail Endpoints → AKAZE Features → Robust Phase+ECC → Hybrid Phase+ECC → Identity-Fallback
mit registration.enable_star_pair_fallback=false: Triangle Stars → Trail Endpoints → AKAZE Features → Robust Phase+ECC → Hybrid Phase+ECC → Identity-Fallback

`registration.enable_star_pair_fallback`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert/deaktiviert den zusätzlichen Star-Pairs-Fallback zwischen Triangle Stars und Trail Endpoints.

Auf false setzen, um die Star-Pairs-Stufe für eine strengere Fallback-Policy zu deaktivieren.

Hinweis (Strict v3.3.9): Fuer das strikte Profil registration.enable_star_pair_fallback: false setzen.

Temporal-Smoothing (v3.2.3+, automatisch aktiv): Bei fehlgeschlagener direkter Registrierung i→ref wird automatisch versucht: 1. i→(i-1)→ref — Registrierung zum Vorgänger-Frame, dann Warp-Verkettung 2. i→(i+1)→ref — Registrierung zum Nachfolger-Frame, dann Warp-Verkettung

Alle verketteten Warps werden mit NCC gegen den Referenz-Frame validiert. Besonders wirksam bei kontinuierlicher Feldrotation (Alt/Az nahe Pol) und Wolken/Nebel. Logs: [REG-TEMPORAL]

`registration.allow_rotation`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Erlaubt Rotation bei der Registrierung.

true (empfohlen): Similarity/Euclidean Transform (Translation + Rotation + ggf. Skalierung)
false: Nur Translation

Wichtig: Bei Feldrotation (Alt/Az-Montierung) muss true gesetzt sein. Keine Rotationslimits — auch >20° Rotation wird akzeptiert.

`registration.star_topk`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	3
Default	`150`

Zweck: Anzahl der hellsten Sterne, die für Star-basiertes Matching verwendet werden.

Hinweis: tile_compile.yaml und der C++ Default sind jetzt identisch. Höhere Werte erhöhen die Robustheit bei schwierigen Feldern, aber auch die Rechenzeit.

`registration.star_min_inliers`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	2
Default	`4`

Zweck: Minimale Anzahl übereinstimmender Sterne (Inlier) für eine akzeptierte Registrierung.

Empfehlung: 5–10. Zu niedrig → falsche Matches werden akzeptiert. Zu hoch → gute Matches werden abgelehnt.

`registration.star_inlier_tol_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`4.0`

Zweck: Toleranz in Pixeln für die Zuordnung von Sternen als Inlier (nach Transformation).

Hinweis: tile_compile.yaml und der C++ Default sind jetzt identisch. Bezieht sich auf die halbe Auflösung (2× Downsample in der Registrierung).

`registration.star_dist_bin_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`5.0`

Zweck: Bin-Breite in Pixeln für das Paar-Abstands-Histogramm in der star_similarity-Methode.

Hinweis: tile_compile.yaml und der C++ Default sind jetzt identisch. Kleinere Werte sind genauer, größere Werte toleranter.

`registration.reject_outliers`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert die automatische Verwerfung implausibler globaler Registrierungs-Warps vor PREWARP/TILE-Phasen.

true: Low-CC-, Shift-, Reflection- und Scale-Outlier werden auf Identity gesetzt
false: Keine zusätzliche Outlier-Verwerfung nach der Registrierung

Logging: Jeder verworfene Frame wird als warning in logs/run_events.jsonl protokolliert und zusätzlich in phase_end(REGISTRATION) unter reg_rejected_frames abgelegt.

`registration.reject_cc_min_abs`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.25`

Zweck: Absolute Untergrenze für den Korrelationswert (CC) in der Registrierungs-Outlier-Erkennung.¶

`registration.reject_shift_px_min`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>=0
Default	`100.0`

Zweck: Feste Mindestgrenze (Pixel) für Shift-Outlier-Verwerfung.

Hinweis: Effektiver Shift-Grenzwert ist max(reject_shift_px_min, reject_shift_median_multiplier * median(shift_px)).

`registration.reject_shift_median_multiplier`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`5.0`

Zweck: Skalenfaktor für den robusten Shift-Outlier-Grenzwert relativ zur Medianverschiebung.

`registration.reject_scale_min` / `registration.reject_scale_max`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number / number
Default	`0.92` / `1.08`

Zweck: Zulässiger Bereich für den geschätzten Similarity-Scale bei globaler Registrierung.

Scale außerhalb [reject_scale_min, reject_scale_max] wird als Outlier verworfen.
Zusätzlich werden Reflection-Warps (det < 0) immer verworfen.

`registration.max_blind_chain_depth`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	0
Maximum	100
Default	`0`

Zweck: Maximale Tiefe für Blind-Chain-Rescue. 0 = automatisch (N/10, min 12, max 50).

Wert 0 (auto): Automatische Berechnung basierend auf Frame-Anzahl N. Formel: clamp(N/10, 12, 50)
Wert >0: Manuelle Überschreibung der maximalen Chain-Tiefe

Hinweis: Höhere Werte erlauben längere Ketten bei Wolkenblöcken, erhöhen aber auch das Risiko von Drift-Fehlern.

`registration.blind_chain_strong_anchor_cc`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0.01
Maximum	0.5
Default	`0.08`

Zweck: CC-Schwelle für "starke Anker" in Blind-Chains. Frames mit höherem CC können tiefere Ketten starten.

Hinweis: Niedrigere Werte erlauben mehr Frames als starke Anker (aggressiver), höhere Werte sind konservativer.

`registration.blind_chain_drift_threshold_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0.5
Maximum	10.0
Default	`2.0`

Zweck: Maximal erlaubte Drift in Pixeln pro Frame innerhalb einer Blind-Chain.

Die Kette wird abgebrochen wenn die kumulative Drift diesen Wert überschreitet
Schützt vor akkumulierenden Fehlern in langen Ketten

`registration.use_astrometry`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert astrometrische Rescue für Frames, die alle anderen Algorithmen nicht registrieren können.

Voraussetzungen: - ASTAP-Binary muss verfügbar sein (siehe astrometry.astap_bin) - Lokaler Sternenkatalog muss vorhanden sein (siehe astrometry.astap_data_dir)

Hinweis: Bei sehr hellen Sternen (z.B. Capella) auf false setzen, da ASTAP Probleme mit überbelichteten Zentren hat.

`registration.enable_local_background_subtraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert lokale Hintergrundsubtraktion vor der Sternerkennung.

Empfohlen bei: - Starkem Mondlicht mit Gradienten - Starmer Hintergrundstruktur (Nebel, Galaxien) - Unebenem Hintergrund durch Flat-Korrektur-Fehler

`registration.star_shift_radius_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`200.0`
Minimum	`10`
Maximum	`2000`

Zweck: Suchradius für den Shift-Konsistenz-Filter in triangle_star_matching (Pixel im Proxy-Bild, halbe Auflösung). Nach dem Dreiecks-Voting wird für jedes Stern-Paar geprüft, welche anderen Paare einen ähnlichen Shift implizieren (innerhalb dieses Radius). Das Paare-Cluster mit dem höchsten Support wird als Anker gewählt; alle inkonsistenten Paare werden verworfen. Der Radius muss den maximalen erwarteten Inter-Frame-Shift abdecken.

Wann anpassen: - Äquatoriale Montierung mit gutem Tracking (kleine Shifts): 60 - Alt/Az-Montierung (DWARF II, Seestar, mehrstündige Session): 200–400 - Sehr lange Alt/Az-Session (>4h, großer Shift-Bereich): 400–600

⚠️ Zu kleiner Radius (z.B. 60px bei Alt/Az) führt dazu, dass falsche Match-Cluster den echten Shift-Cluster als Anker verdrängen → alle Frames scheitern beim Triangle-Matching.

8b. Dithering¶

`dithering.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Kennzeichnet Dither-Session. Bei aktivem Flag werden in global_registration.json zusätzliche Dither-Diagnosen (detected_count/fraction) aus den gemessenen globalen Shifts geschrieben.

`dithering.min_shift_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0
Default	`0.5`

Zweck: Mindest-Verschiebung in Pixeln, ab der ein Frame als "gedithert" gezählt wird.

9. Tile Denoise¶

Optionale Tile-Denoise-Stufe mit zwei Komponenten:

tile_denoise.soft_threshold.* (Default aktiv)
tile_denoise.wiener.* (Default inaktiv)

`tile_denoise.soft_threshold.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert Soft-Threshold-Denoising pro Tile.

`tile_denoise.soft_threshold.blur_kernel`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	3
Default	`31`

Zweck: Gaussian-Blur-Kernelgröße für lokale Hintergrund-/Rauschschätzung. Muss ungerade sein. Größere Kernel erzeugen glattere Rauschschätzungen, können aber echte Struktur mitteln. Bereich: >= 3. Empfohlen: 21–31.

`tile_denoise.soft_threshold.alpha`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`1.5`

Zweck: Soft-Thresholding-Stärke (tau = alpha * sigma_tile). Höhere Werte entfernen mehr Rauschen, können aber feines Detail verwischen. Bereich: > 0. Empfohlen: 1.5–2.0.

`tile_denoise.soft_threshold.skip_star_tiles`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Überspringt Denoise auf STAR-klassifizierten Tiles, um Sterndetail und PSF-Form zu erhalten.

`tile_denoise.wiener.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert Wiener-Filter-Denoise auf Tiles. Schätzt SNR pro Tile und wendet adaptive frequenzdomänige Filterung an. Default deaktiviert; aktivieren für verrauschte Daten, bei denen Soft-Thresholding allein nicht ausreicht.

`tile_denoise.wiener.snr_threshold`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0
Default	`5.0`

Zweck: SNR-Schwelle; Tiles oberhalb dieses SNR werden typischerweise nicht gefiltert (Signal stark genug). Bereich: >= 0. Empfohlen: 4–6.

`tile_denoise.wiener.q_min`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	-1 bis q_max
Default	`-0.5`

Zweck: Unterer Grenzwert für den Wiener-Qualitätsparameter-Suchbereich. Bereich: >= -1.

`tile_denoise.wiener.q_max`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`1.0`

Zweck: Oberer Grenzwert für den Wiener-Qualitätsparameter-Suchbereich. Bereich: <= 1.

`tile_denoise.wiener.q_step`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`0.1`

Zweck: Schrittweite für q-Parametersuche. Kleinere Schritte = feinere Anpassung aber langsamer. Bereich: > 0. Empfohlen: 0.1.

`tile_denoise.wiener.min_snr`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0
Default	`2.0`

Zweck: Minimales SNR für Wiener-Filter-Anwendung. Tiles unter diesem SNR werden nicht gefiltert (zu verrauscht für stabile Schätzung). Bereich: >= 0. Empfohlen: 2.

`tile_denoise.wiener.max_iterations`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`10`

Zweck: Maximale Iterationen für Wiener-Filter-Konvergenz. Mehr Iterationen = bessere Konvergenz aber langsamer. Bereich: >= 1. Empfohlen: 10.

9b. Chroma Denoise (struktur-schützende Farbrausch-Reduktion)¶

Optionale, chroma-selektive Denoise-Erweiterung für OSC-Daten. Idee: Luminanz/Struktur möglichst erhalten, Farbrauschen primär in Cb/Cr (oder äquivalenten Opponent-Kanälen) reduzieren.

Hinweis: Wirkt nur im OSC-Pfad. apply_stage steuert, ob vor dem Tile-Overlap-Add (pre_stack_tiles) oder auf dem finalen linearen RGB-Stack (post_stack_linear) gefiltert wird.

chroma_denoise:
  enabled: true
  color_space: ycbcr_linear        # ycbcr_linear | opponent_linear
  apply_stage: post_stack_linear   # pre_stack_tiles | post_stack_linear
  protect_luma: true
  luma_guard_strength: 0.75        # 0..1
  star_protection:
    enabled: true
    threshold_sigma: 2.2
    dilate_px: 2
  structure_protection:
    enabled: true
    gradient_percentile: 85
  chroma_wavelet:
    enabled: true
    levels: 3
    threshold_scale: 1.25
    soft_k: 1.0
  chroma_bilateral:
    enabled: true
    sigma_spatial: 1.2
    sigma_range: 0.035
  blend:
    mode: chroma_only
    amount: 0.85                   # 0..1

Presets¶

1) Konservativ¶

Für bereits saubere Daten, minimales Risiko für Farbsättigungs- und Detailverlust.

chroma_denoise:
  enabled: true
  color_space: ycbcr_linear
  apply_stage: post_stack_linear
  protect_luma: true
  luma_guard_strength: 0.85
  star_protection: { enabled: true, threshold_sigma: 2.6, dilate_px: 2 }
  structure_protection: { enabled: true, gradient_percentile: 88 }
  chroma_wavelet: { enabled: true, levels: 2, threshold_scale: 0.95, soft_k: 1.0 }
  chroma_bilateral: { enabled: true, sigma_spatial: 1.0, sigma_range: 0.025 }
  blend: { mode: chroma_only, amount: 0.65 }

2) Balanced (empfohlen)¶

Guter Standard für Smart-Telescope-Stacks mit sichtbarem Chroma-Hintergrundrauschen.

chroma_denoise:
  enabled: true
  color_space: ycbcr_linear
  apply_stage: post_stack_linear
  protect_luma: true
  luma_guard_strength: 0.75
  star_protection: { enabled: true, threshold_sigma: 2.2, dilate_px: 2 }
  structure_protection: { enabled: true, gradient_percentile: 85 }
  chroma_wavelet: { enabled: true, levels: 3, threshold_scale: 1.25, soft_k: 1.0 }
  chroma_bilateral: { enabled: true, sigma_spatial: 1.2, sigma_range: 0.035 }
  blend: { mode: chroma_only, amount: 0.85 }

3) Aggressiv¶

Für starkes Farbrauschen; erhöhtes Risiko für Desaturierung/"Plastik-Look" in schwachen Nebelbereichen.

chroma_denoise:
  enabled: true
  color_space: ycbcr_linear
  apply_stage: post_stack_linear
  protect_luma: true
  luma_guard_strength: 0.65
  star_protection: { enabled: true, threshold_sigma: 1.9, dilate_px: 3 }
  structure_protection: { enabled: true, gradient_percentile: 80 }
  chroma_wavelet: { enabled: true, levels: 4, threshold_scale: 1.55, soft_k: 1.1 }
  chroma_bilateral: { enabled: true, sigma_spatial: 1.6, sigma_range: 0.05 }
  blend: { mode: chroma_only, amount: 1.0 }

10. Global Metrics¶

Gewichtung der globalen Frame-Qualitätsmetriken (Phase 4: GLOBAL_METRICS).

`global_metrics.weights.background`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.4`

Zweck: Gewicht α für die Hintergrund-Metrik im globalen Qualitätsindex.

Formel: Q_f = α·(-B̃_f) + β·(-σ̃_f) + γ·Ẽ_f

Interpretation: Höheres Gewicht → stärkere Bestrafung von hellem Hintergrund (Lichtverschmutzung, Dämmerung).

Hinweis: In tile_compile.yaml steht 0.45, der C++ Default ist 0.4.

`global_metrics.weights.noise`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.3`

Zweck: Gewicht β für die Rausch-Metrik.

Interpretation: Höheres Gewicht → stärkere Bestrafung von verrauschten Frames (schlechte Kühlung, hohe ISO).

Hinweis: In tile_compile.yaml steht 0.35.

`global_metrics.weights.gradient`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.3`

Zweck: Gewicht γ für die Gradienten-Metrik (Sobel-Energie).

Interpretation: Höheres Gewicht → stärkere Bevorzugung von Frames mit hoher Gradientenenergie (Schärfe, Struktur).

Constraint: α + β + γ = 1.0 — wird von cfg.validate() geprüft.

`global_metrics.clamp`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	array [2 numbers]
Default	`[-3.0, 3.0]`

Zweck: Clamp-Bereich für Q_f vor der Exponentialfunktion.

Formel: G_f = exp(clip(Q_f, clamp[0], clamp[1]))

Clamp [-3, +3] → Gewichtsbereich [exp(-3) ≈ 0.05, exp(+3) ≈ 20.1]
Verhindert extreme Gewichte durch Ausreißer in den Metriken

`global_metrics.adaptive_weights`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Adaptive Gewichtung basierend auf Metrik-Varianzen.

true: α, β, γ werden automatisch angepasst (proportional zur Varianz der jeweiligen Metrik)
false: Feste Gewichte aus Konfiguration (empfohlen)

`global_metrics.weight_exponent_scale`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`1.0`

Zweck: Exponent-Skalierung k für die globale Gewichtung G_f = exp(k * Q_f).

k = 1.0: Standard-Verhalten
k > 1.0: stärkere Trennung guter/schlechter Frames
k < 1.0: flachere Gewichtsverteilung

11. Tile¶

Seeing-adaptive Tile-Erzeugung (Phase 5: TILE_GRID).

`tile.size_factor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`32`

Zweck: Multiplikator s für die Tile-Größe.

Formel: T₀ = s × FWHM

Beispiele:

FWHM (px)	s=32	Tile-Größe
2.0	64	64 px
3.0	96	96 px
5.0	160	160 px

Empfehlung: 20–40. Höhere Werte → größere Tiles → weniger Tiles → schneller, aber gröbere lokale Anpassung.

`tile.min_size`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`64`

Zweck: Minimale Tile-Größe T_min in Pixeln.

Formel: T = clip(T₀, T_min, T_max)

Empfehlung: 32–128. Zu klein → zu wenige Pixel pro Tile für zuverlässige Metriken. Zu groß → keine lokale Anpassung.

`tile.max_divisor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`6`

Zweck: Maximale Tile-Größe als Bruchteil der kürzeren Bildseite.

Formel: T_max = min(Breite, Höhe) / max_divisor

Beispiel: Bei 3840×2160 und D=6 → T_max = 2160/6 = 360 px

`tile.overlap_fraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 0.5
Default	`0.25`

Zweck: Überlappungsfraktion zwischen benachbarten Tiles.

Formel: Overlap = fraction × TileSize, Stride = TileSize − Overlap

Beispiel: T=100, fraction=0.25 → Overlap=25px, Stride=75px

Die Überlappung ist kritisch für die Hanning-Overlap-Add-Rekonstruktion: Zu wenig Overlap → sichtbare Tile-Grenzen. Zu viel → ineffizient.

Safety: Wenn stride ≤ 0, wird auf 0.25 zurückgesetzt.

`tile.star_min_count`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	0
Default	`10`

Zweck: Minimale Sternanzahl (Median über alle Frames) für die Klassifikation als STAR-Tile.

Median Star Count	Tile-Typ	Metrik-Modus
`≥ star_min_count`	STAR	FWHM + Roundness + Contrast
`< star_min_count`	STRUCTURE	ENR + Background

12. Local Metrics¶

Lokale Tile-Metriken und Qualitäts-Scoring (Phase 6: LOCAL_METRICS).

`local_metrics.clamp`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	array [2 numbers]
Default	`[-3.0, 3.0]`

Zweck: Clamp-Bereich für Q_local vor der Exponentialfunktion.

Formel: L_f,t = exp(clip(Q_f,t, clamp[0], clamp[1]))

`local_metrics.neighborhood_normalization.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert eine nachbarschaftsgepoolte robuste Normierung lokaler Tile-Metriken vor der Bildung des lokalen Qualitätsscores.

`local_metrics.neighborhood_normalization.radius`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	`0`
Default	`1`

Zweck: Nachbarschaftsradius auf dem Tile-Raster, aus dem robuste Statistik für die lokale z-Normierung mitgepoolt wird.

`local_metrics.neighborhood_normalization.blend`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	`0 .. 1`
Default	`0.5`

Zweck: Mischfaktor zwischen rein tile-lokalen robusten z-Scores und nachbarschaftsgepoolten robusten z-Scores.

`local_metrics.spatial_regularization.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert eine nachbarschaftsbasierte Regularisierung lokaler Tile-Qualitätsscores vor der Exponential-Gewichtsbildung.

`local_metrics.spatial_regularization.lambda`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	`0 .. 1`
Default	`0.35`

Zweck: Kopplungsstärke zwischen lokalem Tile-Score und dem Mittelwert der direkten Tile-Nachbarn.

`local_metrics.spatial_regularization.passes`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	`0`
Default	`1`

Zweck: Anzahl der Regularisierungs-Pässe über den Tile-Nachbarschaftsgraphen vor L_f,t = exp(Q_f,t).

`local_metrics.star_mode.weights.fwhm`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.6`

Zweck: Gewicht für FWHM in der stern-basierten lokalen Qualität.

Formel: Q = w_fwhm·(-FWHM̃) + w_round·R̃ + w_contrast·C̃

Niedriger FWHM = besser → wird negiert. Höchstes Gewicht = dominiert die lokale Qualitätsbewertung.

`local_metrics.star_mode.weights.roundness`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.2`

Zweck: Gewicht für Sternrundheit. Hohe Rundheit = gutes Tracking.

`local_metrics.star_mode.weights.contrast`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.2`

Zweck: Gewicht für lokalen Kontrast. Hoher Kontrast = gutes Signal.

Constraint: fwhm + roundness + contrast = 1.0

`local_metrics.structure_mode.metric_weight`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.7`

Zweck: Gewicht für ENR (Edge-to-Noise Ratio) in der struktur-basierten lokalen Qualität.

Formel: Q = w_metric·(Ẽ/σ̃) + w_bg·(-B̃)

`local_metrics.structure_mode.background_weight`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.3`

Zweck: Gewicht für Hintergrund in der struktur-basierten lokalen Qualität.

Constraint: metric_weight + background_weight = 1.0

`local_metrics.k_local`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	`> 0`
Default	`1.0`

Zweck: Exponent-Skala für lokales Gewicht L_{f,t} = exp(k_local * Q_local). Default 1.0; Werte > 1 erhöhen lokale Differenzierung, < 1 weichen sie ab. Symmetrisch zu global_metrics.weight_exponent_scale.

12b. AQMH (Adaptive Quality Map Harvesting)¶

AQMH ist ein unabhängiger, pixelgenauer Rekonstruktionspfad, der anstelle des tile-basierten OLA-Stackings eingesetzt werden kann. Für jeden Frame wird eine Qualitätskarte (Quality Map) berechnet, die Schärfe- und SNR-Informationen kombiniert. Die Rekonstruktion erfolgt pixelweise als gewichteter Mittelwert über alle Frames mit AQMH-Gewichten.

Experimentell. Bei aqmh.enabled: true ersetzt AQMH die Tile-OLA-Rekonstruktion vollständig. Logs erscheinen unter [AQMH].

`aqmh.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert den AQMH-Rekonstruktionspfad. Bei false wird die klassische Tile-OLA-Rekonstruktion verwendet.

`aqmh.pyramid.*` — Pyramiden-Qualitätsmetriken¶

Steuerung der Laplacian-Pyramide zur Schärfe- und SNR-Bestimmung pro Frame.

`aqmh.pyramid.scales`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Bereich	1 – 8
Default	`4`

Zweck: Anzahl der Pyramidenstufen für die Multiskalenanalyse. Mehr Stufen erfassen mehr Raumfrequenzen, erhöhen aber die Rechenzeit.

`aqmh.pyramid.base_window_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`4`

Zweck: Fenstergröße in Pixeln auf der untersten Pyramidenstufe für lokale Metrikberechnung.

`aqmh.pyramid.w_sharp`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0
Default	`0.6`

Zweck: Gewicht der Schärfemetrik im kombinierten Qualitätsindex Q = w_sharp * Q_sharp + w_snr * Q_snr. Zusammen mit w_snr bestimmt dies die relative Bedeutung von Schärfe vs. Signal-Rausch-Verhältnis.

`aqmh.pyramid.w_snr`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0
Default	`0.4`

Zweck: Gewicht der SNR-Metrik im kombinierten Qualitätsindex. Erhöhen bei stark verrauschten Daten mit hohem Frame-Qualitätsgefälle.

`aqmh.pyramid.k_artifact`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`3.0`

Zweck: MAD-Multiplikator für die Artefakt-Erkennung. Pixel, deren lokale Varianz k_artifact * MAD überschreiten, werden als Artefakt markiert und erhalten reduziertes AQMH-Gewicht.

Höher (z.B. 7–10): Toleranter gegenüber Ausreißern — mehr Pixel erhalten normales Gewicht
Niedriger (z.B. 3–4): Aggressivere Artefakt-Unterdrückung

`aqmh.pyramid.frac_artifact_max`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	>0 – 1
Default	`0.25`

Zweck: Maximaler tolerierter Artefakt-Anteil pro Auswertungsfenster. Fenster mit mehr Artefakten als frac_artifact_max werden vollständig verworfen (kein AQMH-Beitrag).

Erhöhen (z.B. 0.30–0.40): Bei bekannten, tolerierbaren Artefakten (z.B. Satellitenspuren)
Verringern: Strengere Qualitätsgates

`aqmh.storage.*` — Speicherung der Qualitätskarten¶

`aqmh.storage.resolution_divisor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Werte	`1`, `2`, `4`
Default	`2`

Zweck: Auflösungsfaktor für die gespeicherten Qualitätskarten. 2 ist der speichereffiziente, objektklassenunabhängige Standard. 1 ist der Full-Resolution-Referenzmodus und für Cherry-Pick erforderlich; 4 spart mehr Speicher, reduziert aber die räumliche Genauigkeit.

`aqmh.storage.dtype`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`float32`, `uint16`, `uint8`
Default	`"uint16"`

Zweck: Datentyp für gecachte Qualitätskarten. uint16 ist der kompakte Standard. float32 ist der exakte Referenzmodus und für Cherry-Pick erforderlich; uint8 spart am meisten Speicherplatz, quantisiert die Qualitätswerte aber deutlich gröber.

`aqmh.storage.max_resident_maps`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Bereich	0 – 16
Default	`2`

Zweck: Maximale Anzahl gleichzeitig im RAM gehaltener voll aufgelöster Qualitätskarten. Begrenzt den RAM-Verbrauch des Read-Cache während der AQMH-Rekonstruktion. 0 deaktiviert den residenten Read-Cache und liest Karten bei Bedarf direkt vom Cache-Speicher.

`aqmh.cherry_pick.*` — Frame-Selektion¶

`aqmh.cherry_pick.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert selektives Stacking — nur die qualitativ besten Frames werden für die AQMH-Rekonstruktion herangezogen. Nützlich bei großen Frame-Mengen mit stark variierender Qualität (z.B. mit Wolken durchsetzte Sessions).

`aqmh.cherry_pick.k_min_required`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`20`

Zweck: Mindestanzahl Frames, die auch beim Cherry-Picking immer einbezogen werden. Verhindert Unterbestimmung bei kleinen Datensätzen. Dies ist das Lauf-Gate und die Untergrenze erhaltener Samples pro Pixel.

`aqmh.cherry_pick.k_frac`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	>0 – 1
Default	`0.30`

Zweck: Anteil der besten Frames (nach AQMH-Qualität sortiert), der für das Cherry-Pick-Stacking verwendet wird. 0.30 = die besten 30% der Frames.

`aqmh.diagnostics.*` — Diagnose-Ausgaben¶

`aqmh.diagnostics.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Hauptschalter für die AQMH-Diagnoseausgaben.

`aqmh.diagnostics.level`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`none`, `summary`, `full`
Default	`"full"`

Zweck: Detaillierungsgrad der Diagnose. none deaktiviert das Schreiben, summary schreibt nur aggregierte Statistiken, full schreibt pro-Frame- und regionale Daten.

`aqmh.diagnostics.per_frame_blocks`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Pro-Frame Block-Level-Diagnostiken und Heatmaps schreiben.

`aqmh.diagnostics.heatmaps`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Räumliche Heatmap-Arrays ausgeben.

`aqmh.diagnostics.regions`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Hoch-/Niedrigqualitätsregionen extrahieren und nach artifacts/aqmh_regions.json schreiben.

`aqmh.diagnostics.format`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`json`, `binary`
Default	`"json"`

Zweck: Ausgabeformat für Diagnose-Arrays.

`aqmh.diagnostics.binary_block_size_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`64`

Zweck: Blockgröße in Pixeln für die binäre Diagnoseausgabe. Standard ist 64; 0 fällt auf r_morph_canvas_px zurück.

`aqmh.diagnostics.tau_artifact`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.20`

Zweck: Schwellenwert für die Artefakt-Diagnose im Ausgabe-Artefakt (artifacts/aqmh.json). Pixel mit Artefaktwahrscheinlichkeit > tau_artifact werden in der Diagnose als problematisch markiert.

`aqmh.diagnostics.q_region`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.75`

Zweck: Quantil für regionale Qualitätsstatistiken in der AQMH-Diagnose. 0.75 = 75. Perzentil der Qualitätswerte im Diagnose-Output.

`aqmh.diagnostics.r_morph_canvas_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`6`

Zweck: Morphologischer Radius in Canvas-Pixeln für die regionale Diagnosekarte. Bestimmt die räumliche Glättung bei der Erstellung der diagnostischen Qualitätskarten-Übersicht.

`aqmh.global_quality.*` — Frame-Level-Globalqualität¶

Globale AQMH-Frame-Gewichtung. Kombiniert pro Frame Schärfe- und SNR-Zusammenfassungen mit einer optionalen Hintergrundgradienten-Strafe über ein robustes Z-Score-Sigmoid.

`aqmh.global_quality.g_floor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.03`

Zweck: Minimales globales Gewicht, das jeder Frame erhält. Verhindert, dass ein Frame von der AQMH-Rekonstruktion vollständig ignoriert wird.

`aqmh.global_quality.g_w_sharp`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	>= 0
Default	`0.55`

Zweck: Gewicht der Schärfe-Zusammenfassung im globalen Qualitätsscore. Höhere Werte lassen Seeing/FWHM-Unterschiede stärker zwischen den Frames wirken.

`aqmh.global_quality.g_w_snr`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	>= 0
Default	`0.30`

Zweck: Gewicht der SNR-Zusammenfassung im globalen Qualitätsscore.

`aqmh.global_quality.g_w_background_penalty`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	>= 0
Default	`0.25`

Zweck: Gewicht der Hintergrundgradienten-Strafe. Bestraft Frames mit starkem großskaligem Hintergrundgradienten (z. B. Mondglühen, Lichtverschmutzung). Mit 0.0 wird nur diese Strafe deaktiviert; die begrenzte v0.2.1-Sigmoid-Abbildung bleibt aktiv.

`aqmh.global_quality.g_k_scale`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	> 0
Default	`1.5`

Zweck: Temperatur der Sigmoid-Abbildung für den globalen Qualitätsscore. Größere Werte trennen gute und schwache Frames stärker, das Ergebnis bleibt jedoch immer auf [g_floor, 1] begrenzt.

`aqmh.reconstruction.*` — Gewichtete Rekonstruktion¶

Parameter für die pixelweise gewichtete Rekonstruktion.

`aqmh.reconstruction.clip_sigma` / `clip_sigma_low` / `clip_sigma_high`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`clip_sigma: 2.0`, `clip_sigma_low: 2.0`, `clip_sigma_high: 2.0`

Zweck: Sigma-Schwellen für das iterative Ausreißer-Clipping beim gewichteten Mittel. Die symmetrische Baseline 2.0/2.0 verhindert einen negativen Helligkeitsbias bei wiederholtem Clipping diffuser Hintergründe. Asymmetrische Werte sind nur für bewusst einseitige Ausreißerunterdrückung vorgesehen. Wird nur clip_sigma gesetzt, wird es aus Kompatibilitätsgründen auf beide Grenzen übertragen.

`aqmh.reconstruction.clip_iterations`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`4`

Zweck: Anzahl der Sigma-Clipping-Iterationen.

`aqmh.reconstruction.min_fraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.4`

Zweck: Mindestanteil gültiger Pixel im Output-Canvas, der genügend Samples haben muss, um ein nicht-null Ergebnis zu erzeugen.

`aqmh.reconstruction.min_n_eff`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`2.0`

Zweck: Minimale effektive Sample-Anzahl pro Output-Pixel. Pixel mit weniger effektiven Samples werden verworfen.

`aqmh.reconstruction.chunk_rows`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`0`

Zweck: Vertikale Chunk-Größe für die Rekonstruktions-Pass. 0 lässt das Backend eine automatische Größe wählen; Werte > 0 erzwingen eine feste Zeilenanzahl.

`aqmh.reconstruction.memory_budget_mb`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`0`

Zweck: Phase-spezifisches Speicherbudget in MiB für die AQMH-Rekonstruktion. 0 bedeutet, dass das globale runtime_limits.memory_budget verwendet wird.

`aqmh.reconstruction.delete_prewarped_cache_after_run`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Steuert, ob der diskbasierte Cache cache/prewarped_frames nach einem erfolgreichen Lauf gelöscht wird. Bei false bleibt er erhalten und ermöglicht ein späteres Resume ab AQMH_RECONSTRUCTION oder STACKING, ohne Registration und Prewarp erneut auszuführen. Der Cache benötigt zusätzlichen Speicherplatz.

`aqmh.reconstruction.registration_weight_guard`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert den Registrierungs-Konfidenz-Schutz. Direkte oder Referenz-Registrierungen erhalten oberhalb von registration_cc_floor den Faktor 1.0; nur direkte Lösungen unterhalb dieses Floors sowie sequenzielle, vorhergesagte, interpolierte oder unbekannte Lösungen werden gedämpft. chain_depth wirkt nur auf nicht-direkte Lösungen.

`aqmh.reconstruction.registration_weight_floor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.30`

Zweck: Untere Grenze für den pro-Frame Registrierungs-Konfidenz-Faktor.

`aqmh.reconstruction.registration_cc_floor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.35`

Zweck: Kreuzkorrelations-Wert, der auf registration_weight_floor abgebildet wird.

`aqmh.reconstruction.registration_cc_full`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.80`

Zweck: Kreuzkorrelations-Wert, der bei nicht-direkten Registrierungen auf einen Faktor von 1.0 abgebildet wird. Muss größer als registration_cc_floor sein. Direkte und Referenz-Lösungen erreichen bereits am Floor den Faktor 1.0.

`aqmh.reconstruction.registration_sequential_factor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.92`

Zweck: Zusätzliche Dämpfung für Frames mit der Registrierungsquelle sequential_refined.

`aqmh.reconstruction.registration_predicted_factor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.50`

Zweck: Zusätzliche Dämpfung für vorhergesagte, interpolierte oder unbekannte Registrierungsquellen.

`aqmh.reconstruction.registration_chain_depth_penalty`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 0.5
Default	`0.03`

Zweck: Dämpfung pro Kettentiefen-Schritt über den direkten Nachbarn hinaus. max(0, depth - 1) * penalty wird vom Faktor subtrahiert.

`aqmh.reconstruction.registration_chain_depth_max_penalty`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.15`

Zweck: Maximale Kettentiefen-Dämpfung, die auf den Faktor angewendet wird.

`aqmh.reconstruction.structure_mask_low_q` / `structure_mask_high_q`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1, `low_q < high_q`
Defaults	`0.40` / `0.90`

Zweck: Unteres und oberes Gradientenquantil der weichen Strukturmaske. Unterhalb low_q folgt ein Kandidat stärker der Uniformkontrolle, oberhalb high_q bleibt das AQMH-Detail vollständig erhalten.

`aqmh.reconstruction.structure_mask_blur_sigma_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	> 0
Default	`4.0`

Zweck: Gauß-Sigma für den weichen Übergang der Strukturmaske.

`aqmh.validation.*` — Output-Validierung¶

Regressions-Schwellen für Vergleiche eines Nachverarbeitungskandidaten sowohl mit dem uniformen Kontrollmittel als auch mit der unveränderten rohen AQMH-Baseline. Tail- und Elongationswerte werden an denselben, in der jeweiligen Referenz erkannten Sternpositionen gemessen.

`aqmh.validation.max_seam_score_regression`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`0.05`

Zweck: Maximal erlaubte Seam-Score-Regression gegenüber dem uniformen Kontrollmittel.

`aqmh.validation.max_fwhm_regression`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`0.02`

Zweck: Maximal erlaubte FWHM-Regression.

`aqmh.validation.max_background_rms_regression`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`0.05`

Zweck: Maximal erlaubte relative Regression des robusten lokalen Hintergrundrauschens gegenüber Uniform Control. Die Messung verwendet die MAD benachbarter Pixel-Differenzen; großflächige astronomische Struktur geht nicht als Hintergrundrauschen ein. Bei Überschreitung wird ein optionaler Nachbearbeitungskandidat verworfen und Raw AQMH erhalten. Wertebereich >= 0.

`aqmh.validation.max_tail11_abs_regression`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`0.10`

Zweck: Maximal erlaubte Tail-11-Absolut-Regression.

`aqmh.validation.max_elongation_regression`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`0.08`

Zweck: Maximal erlaubte Elongation-Regression.

13. Synthetic¶

Synthetische Frame-Erzeugung und Clustering (Phase 8+9).

`synthetic.weighting`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`global`, `tile_weighted`
Default	`"global"`

Zweck: Bestimmt, wie synthetische Frames pro Cluster gebildet werden.

Modus	Formel	Beschreibung
`global`	`synth_k = Σ G_f · warp(I'_f) / Σ G_f`	Nur globale Gewichte — schneller, Standard
`tile_weighted`	`synth_k = overlap_add(Σ W_f,t · tile_f / Σ W_f,t)`	Tile-basiert wie Rekonstruktion — langsamer, propagiert lokale Qualitätsgewinne

`synthetic.frames_min`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`5`

Zweck: Minimale Cluster-Größe für die Erzeugung eines synthetischen Frames. Cluster mit weniger Frames werden übersprungen.

`synthetic.frames_max`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`30`

Zweck: Maximale Anzahl synthetischer Frames. Bestimmt gleichzeitig die maximale Cluster-Anzahl (K ≤ frames_max).

`synthetic.clustering.mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`kmeans`, `quantile`
Default	`"kmeans"`

Zweck: Clustering-Methode.

Methode	Beschreibung
`kmeans`	K-Means auf 6D-Zustandsvektor (Standard)
`quantile`	Quantile-basierte Aufteilung nach globalem Gewicht (Fallback bei degenerierten Clustern)

Hinweis: quantile wird automatisch als Fallback verwendet wenn K-Means leere Cluster erzeugt.

`synthetic.clustering.cluster_count_range`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	array [2 integers]
Default	`[5, 30]`

Zweck: Erlaubter K-Bereich [k_min, k_max] für Clustering.

Formel: K = clip(floor(N / 10), k_min, k_max)

N Frames	K (Default [5,30])
50	5
100	10
200	20
500	30

14. Reconstruction¶

Die aktuelle C++-Konfiguration hat keinen eigenen reconstruction: Block.

Gewichtete Tile-Rekonstruktion, Hanning-OLA und die Boundary-Diagnostik sind Laufzeitverhalten des Runners, aber keine eigenständigen Top-Level-Config-Schlüssel. Relevante Stellschrauben liegen derzeit unter:

synthetic.*
stacking.*
tile.*
tile_denoise.*

15. Debayer (automatische Phase)¶

Es gibt keinen eigenständigen debayer-Konfigurationsschlüssel mehr.

Das Verhalten ist fest: - OSC: Der Runner debayert den finalen CFA-Stack immer automatisch in RGB-Ausgaben. - MONO: Die Phase ist ein No-Op und endet als ok/MONO.

16. Astrometry¶

`astrometry.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert Plate Solving (WCS).

`astrometry.astap_bin`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`""`

Zweck: Pfad zur ASTAP-CLI. Leer bedeutet: Systempfad/Standardauflösung.

`astrometry.astap_data_dir`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`""`

Zweck: ASTAP-Datenverzeichnis. Leer bedeutet: Standardpfad.

`astrometry.search_radius`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Bereich	1 – 360
Default	`180`

Zweck: Suchradius in Grad für das Solving (180 = blind solve).

17. BGE (Background Gradient Extraction)¶

NEU in v3.3 - Optionale Hintergrund-Gradienten-Extraktion vor PCC (Methodologie v3.3 §6.3)

BGE entfernt großräumige Hintergrundgradienten (Lichtverschmutzung, Mondlicht, Airglow) vor der photometrischen Farbkalibrierung, um Farbverzerrungen durch spektral ungleichmäßige Gradienten zu vermeiden.

Implementationshinweis (v3.3.6): BGE nutzt Tile-Qualitätsdaten aus LOCAL_METRICS direkt für die Sample-Selektion/-Gewichtung: - type + star_count: Sternreiche STAR-Tiles werden konservativ ausgeschlossen bzw. abgewertet. - fwhm: skaliert die effektive Sternmasken-Dilatation pro Tile. - quality_score: geht als zusätzlicher Gewichtungsfaktor in die Tile-Sample-Relevanz ein.

`bge.method`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Werte	`none`, `classic`, `autobge`
Default	`none`

Zweck: Wählt die BGE-Engine. none deaktiviert BGE vollständig, classic nutzt die bestehende grid-/tile-basierte BGE-Implementierung, autobge wählt die zweistufige Poly+RBF-AutoBGE-Implementierung. Wenn bge.method vorhanden ist, ist dieser Wert maßgeblich.

`bge.enabled` (Legacy)¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Rückwärtskompatibilität für ältere Konfigurationen. Wenn bge.method fehlt, wird enabled: true als method: classic interpretiert und enabled: false als method: none. Wenn bge.method vorhanden ist, gewinnt method.

Empfehlung: Für neue Konfigurationen bge.method: none|classic|autobge verwenden.

`bge.autobge.num_sample_points`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	`0`
Default	`0`

Zweck: Anzahl der AutoBGE-Sample-Punkte. 0 = automatische Berechnung anhand der Bildgröße (ca. 1 Punkt pro 800 downsampled Pixel, begrenzt auf 200–3000). Höhere Werte = dichtere Abtastung, langsamere Verarbeitung. Empfohlen: 0 (auto) für die meisten Fälle, 800–1500 für große Bilder mit komplexen Gradienten.

`bge.autobge.poly_degree`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Bereich	`1 – 6`
Default	`2`

Zweck: Grad des ersten Polynom-Fits. 2 = quadratisch (erfasst breite Gradienten), 3 = kubisch (erfasst komplexe Gradienten). Höhere Grade riskieren Overfitting an Bildstruktur. Empfohlen: 2 für die meisten Datensätze, 3 nur für sehr starke asymmetrische Gradienten.

`bge.autobge.rbf_smooth`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Minimum	`0`
Default	`0.1`

Zweck: RBF-Glättungsfaktor für den zweiten Fit-Schritt (Residual). Höhere Werte = glatteres Hintergrundmodell, können lokale Gradienten unterfitting. Bereich 0.01–1.0. Empfohlen: 0.1 für typische Bilder, 0.5 für glatte Gradienten.

`bge.autobge.downsample_scale`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	`1`
Default	`4`

Zweck: Downscaling-Faktor für das Arbeitsbild. 4 = 4x Downsample (16x weniger Pixel). Höhere Werte = schnellere Verarbeitung, geringere räumliche Auflösung des Hintergrundmodells. Bereich 1–8. Empfohlen: 4 für Vollauflösung, 2 für kleine Bilder.

`bge.autobge.patch_size`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	`3`
Default	`15`

Zweck: Ungerade Patch-Größe für lokale Hintergrund-Schätzung. Jeder Sample-Punkt misst den Hintergrund in einem Patch dieser Größe. Größere Patches sind robuster, mitteln aber mehr Struktur. Bereich 3–31. Empfohlen: 15.

`bge.autobge.patch_estimator`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`median`, `sigma_clipped_median`
Default	`"median"`

Zweck: Lokaler Hintergrund-Estimator für jeden Sample-Patch. median = schnell und robust für die meisten Bilder. sigma_clipped_median = iterativ, verwirft Ausreißer, besser bei vielen Sternen/Cosmic Rays.

`bge.autobge.stretch_mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`none`, `linear`, `mtf`
Default	`"linear"`

Zweck: Working-Space-Transform für AutoBGE-Sampling/Fitting. linear ist der konservative Default, weil die spätere HyperMetric-Stretch-Phase unabhängig am Ende arbeitet und BGE additiv im linearen Bild bleiben soll. mtf ist nur für AutoBGE-Parität/Experimente gedacht.

`bge.autobge.stretch_target_median`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Bereich	`(0, 1]`
Default	`0.25`

Zweck: Zielmedian für den Working-Space-Stretch (nur bei stretch_mode=mtf). Kontrolliert die Helligkeit des gestreckten Bildes für Sampling. Niedrigere Werte sampling dunklere Regionen. Bereich 0.1–0.5.

`bge.autobge.border_margin`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	`0`
Default	`10`

Zweck: Pixel-Rand, der vom Sampling ausgeschlossen wird. Randpixel enthalten oft Stacking-Artefakte oder Vignettierung. Erhöhen für Weitwinkel-Bilder mit starken Randeffekten. Bereich 0–100. Empfohlen: 10–30.

`bge.autobge.bright_exclusion_fraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Bereich	`(0, 1)`
Default	`0.5`

Zweck: Anteil der hellsten Pixel, die vom Sampling ausgeschlossen werden. 0.5 = top 50% ausgeschlossen (konservativ bei nebelreichen Feldern). Niedrigere Werte (0.2–0.3) riskieren Strukturkontamination. Bereich 0.1–0.8.

`bge.autobge.gradient_descent_max_iters`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	`1`
Default	`100`

Zweck: Max. Iterationen für Sample-Point-Platzierung per Gradient Descent. Jede Iteration verschiebt Sample-Punkte zu dunkleren lokalen Regionen. Höhere Werte finden dunklere Hintergrund-Spots, erhöhen Laufzeit. Bereich 20–500. Empfohlen: 100.

`bge.autobge.random_seed`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`42`

Zweck: Zufallsseed für deterministische Sample-Point-Generierung. Gleicher Seed + gleiches Bild = identische Ergebnisse. Ändern für alternative Sample-Platzierungen zum Vergleich.

`bge.autobge.normalize_between_stages`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Wenn true, wird das Residual-Bild zwischen Polynom- und RBF-Stufe normalisiert. Verhindert, dass RBF bereits erfasste Gradienten neu fittet. Empfohlen: true.

`bge.autobge.apply_guards`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Wenn true, nutzt AutoBGE die gemeinsamen BGE-Apply-Guards (Flatness/Slope-Prüfung), bevor RGB verändert wird. Verhindert Verschlechterung durch schlechte Fits. Empfohlen: true.

`bge.autobge.mono_mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`rgb_duplicate`, `disabled`
Default	`"rgb_duplicate"`

Zweck: Behandlung von Mono-Bildern. rgb_duplicate kopiert den Kanal nach R/G/B vor BGE, erlaubt per-Channel-Korrektur. disabled verarbeitet nur den einzelnen Kanal. rgb_duplicate für OSC-Bilder, die als Mono debayered wurden.

`bge.tile_weight_lambda_structure`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Bereich	`> 0`
Default	`1.0`

Zweck: Lambda in Tile-Reliabilitätsgewicht w_t = exp(-lambda * structure_score_t) * (1 - masked_fraction_t). Höhere Werte gewichten strukturreiche Tiles aggressiver ab. Bereich 0.5–3.0. Empfohlen: 1.0 für moderate Felder, 2.0+ für dichte Nebulosität.

`bge.sample_quantile`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Bereich	`(0.0, 0.5]`
Default	`0.20`

Zweck: Quantil für Tile-Hintergrund-Schätzung (v3.3 §6.3.2b). Niedrigere Werte (0.10–0.15) sind konservativer, resistent gegen Nebelkontamination. 0.50 = Median, geeignet für stark maskierte Felder. Bereich (0, 0.5].

`bge.structure_thresh_percentile`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Bereich	`[0.0, 1.0]`
Default	`0.90`

Zweck: Perzentil-Schwelle für High-Structure-Tiles (v3.3 §6.3.2a). 0.80 = moderat (schließt top 20% aus), 0.90 = streng (schließt top 10% aus). Niedrigere Werte erhalten mehr Samples, riskieren aber Strukturkontamination. Bereich 0.5–0.95.

`bge.min_tiles_per_cell`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`3`

Zweck: Mindestanzahl Tile-Samples pro Grid-Cell für valide Hintergrund-Schätzung (v3.3 §6.3.3d). Zellen mit weniger Tiles triggern insufficient_cell_strategy. Bereich 1–10. Empfohlen: 3.

`bge.min_valid_sample_fraction_for_apply`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Bereich	`(0.0, 1.0]`
Default	`0.30`

Zweck: Kanalweise Sicherheitsgrenze für BGE-Apply. Wenn valid_tile_samples / total_tile_samples unter diesem Wert liegt, wird BGE für den Kanal übersprungen.

`bge.min_valid_samples_for_apply`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	`1`
Default	`96`

Zweck: Absolute kanalweise Sicherheitsgrenze für BGE-Apply. Wenn weniger robuste valide Tile-Samples als dieser Wert vorhanden sind, wird BGE für den Kanal übersprungen.

`bge.mask.star_dilate_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`4`

Zweck: Dilatation der Stern-Maske in Pixeln (v3.3 §6.3.2a). Erweitert die Ausschlusszone um Sterne, um Halo-Kontamination der Hintergrund-Samples zu verhindern. Bereich 0–20. Empfohlen: 4–6 (normal), 8–12 (Weitwinkel/helle Sterne).

`bge.mask.sat_dilate_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`4`

Zweck: Dilatation der Sättigungs-Maske in Pixeln (v3.3 §6.3.2a). Erweitert die Ausschlusszone um gesättigte Pixel/cores. Bereich 0–20. Empfohlen: 4–6, erhöhen bei Sensoren mit starkem Blooming.

`bge.grid.N_g`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`32`

Zweck: Ziel-Grid-Auflösung: G = min(W,H) / N_g (v3.3 §6.3.8). Höhere Werte erzeugen feinere Grids für bessere Gradientenerfassung, benötigen aber mehr Samples pro Zelle. Bereich 16–64. Empfohlen: 32–36 für typische DSO-Aufnahmen, 48+ für Weitwinkel.

`bge.grid.G_min_px`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`64`

Zweck: Minimaler Grid-Abstand in Pixeln (v3.3 §6.3.8). Verhindert zu kleine Zellen auf großen Bildern. Bereich 32–128. Empfohlen: 56–64.

`bge.grid.G_max_fraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Default	`0.25`

Zweck: Maximaler Grid-Abstand als Bruchteil von min(W,H) (v3.3 §6.3.8). Verhindert zu große Zellen auf kleinen Bildern. Bereich 0.1–0.5. Empfohlen: 0.25.

`bge.grid.insufficient_cell_strategy`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`discard`, `nearest`, `radius_expand`
Default	`"discard"`

Zweck: Strategie für Grid-Cells mit zu wenigen Samples (v3.3 §6.3.3d).

discard: Cell wird vom Fit ausgeschlossen (konservativ)
nearest: Nearest-Neighbor-Fill (experimentell)
radius_expand: Radius-Expansion, vergrößert Suchradius (empfohlen für Rand-Cells)

`bge.fit.method`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`rbf`, `poly`, `spline`, `bicubic`, `modeled_mask_mesh`
Default	`"rbf"`

Zweck: Surface-Fitting-Methode (v3.3 §6.3.7).

rbf: Radial Basis Functions (empfohlen, flexibel)
poly: Robustes Polynom (Order 2-3, breite Gradienten, schneller)
spline: Thin-plate Spline
bicubic: Bicubic Spline
modeled_mask_mesh: Segmentierungs- und maskengestützter Mesh-Sky-Fit mit heller Quellenmodellierung (empfohlen bei großflächigem Nebel/Vordergrund wie M31/M42)

`bge.fit.robust_loss`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`huber`, `tukey`
Default	`"huber"`

Zweck: Robust-Loss-Funktion für IRLS (v3.3 §6.3.7). huber = quadratisch für kleine Residuen, linear für große (moderate Outlier-Rejektion). tukey = verwirft große Residuen komplett (aggressiv). Empfohlen: huber.

`bge.fit.huber_delta`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Default	`1.5`

Zweck: Huber-Loss-Parameter δ. Residuen < δ quadratisch, > δ linear. Kleinere δ = mehr Outlier-Rejektion. Bereich 0.5–3.0. Empfohlen: 1.5.

`bge.fit.irls_max_iterations`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Default	`10`

Zweck: Maximale IRLS-Iterationen. Höhere Werte = bessere Konvergenz, langsamere Laufzeit. Bereich 5–20. Empfohlen: 10.

`bge.fit.irls_tolerance`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Default	`1e-4`

Zweck: IRLS-Konvergenz-Toleranz. Stop bei Parameteränderung < Toleranz. Bereich 1e-6–1e-3. Empfohlen: 1e-4.

`bge.fit.polynomial_order`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Werte	`2`, `3`
Default	`2`

Zweck: Polynom-Ordnung (nur wenn method=poly). 2 = quadratisch (breite Gradienten, sicher). 3 = kubisch (komplexe asymmetrische Gradienten, höheres Overfitting-Risiko). Empfohlen: 2.

`bge.fit.rbf_phi`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`multiquadric`, `thinplate`, `gaussian`
Default	`"multiquadric"`

Zweck: RBF-Kernel-Typ (nur wenn method=rbf, v3.3 §6.3.7).

multiquadric: φ(d;μ) = √(d² + μ²) (empfohlen)
thinplate: φ(d) = d² log(d) (scale-invariant)
gaussian: φ(d;μ) = exp(-d²/(2μ²)) (glatt)

`bge.fit.rbf_mu_factor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Default	`1.0`

Zweck: RBF-Shape-Parameter: μ = rbf_mu_factor * G (v3.3 §6.3.7). Kontrolliert die Breite der Basisfunktionen. Höhere Werte = glattere Oberflächen. Bereich 0.5–3.0. Empfohlen: 1.0–1.5.

`bge.fit.rbf_lambda`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Default	`1e-6`

Zweck: RBF-Regularisierung λ (verhindert Overfitting, v3.3 §6.3.7). Höhere Werte = glatter, können unterfitting. Bereich 1e-6–0.1. Empfohlen: 0.01–0.1.

`bge.fit.rbf_epsilon`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Default	`1e-10`

Zweck: Numerische Stabilisierung für Thin-plate RBF bei d=0 (v3.3 §6.3.7). Verhindert Division durch Null. Bereich 1e-10–1.0. Empfohlen: 1e-10 (thinplate), 1.0 (multiquadric).

`bge.autotune.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert deterministisches konservatives Auto-Tuning von BGE (v3.3.6 §6.3.7). Wenn true, führt BGE eine Cross-Validation-Suche über Estimator, Quantile, Struktur-Schwellen und Fit-Methoden durch. Erhöht Laufzeit, verbessert Qualität bei schwierigen Feldern.

`bge.autotune.strategy`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`conservative`, `extended`
Default	`"conservative"`

Zweck: Umfang des Kandidatenraums fuer Auto-Tuning. conservative = kleine Menge sicherer Parameterkombinationen (schneller). extended = weiter Suchraum (langsamer, besser bei Nebulosität/komplexen Gradienten).

`bge.autotune.max_evals`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`24`

Zweck: Harte Obergrenze getesteter Parameter-Kandidaten pro Kanal. Jede Eval fittet ein volles Hintergrundmodell. Bereich 8–64. Empfohlen: 24 (conservative), 32 (extended).

`bge.autotune.holdout_fraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Bereich	`[0.05, 0.50]`
Default	`0.25`

Zweck: Deterministischer Validierungsanteil fuer E_cv im Ziel J. Anteil der Sample-Punkte für Cross-Validation (nicht für Fit verwendet). Bereich [0.05, 0.50]. Empfohlen: 0.20–0.25.

`bge.autotune.alpha_flatness`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Minimum	0
Default	`0.25`

Zweck: Gewichtung des Flatness-Terms E_flat in J. Höhere Werte priorisieren glattere Hintergründe. Bereich 0–1. Empfohlen: 0.25–0.40 (schwache Gradienten), 0.40–0.80 (starke Gradienten).

`bge.autotune.beta_roughness`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	float
Minimum	0
Default	`0.10`

Zweck: Gewichtung des Roughness-Terms E_rough in J. Höhere Werte bestrafen bucklige Modelle stärker. Bereich 0–0.5. Empfohlen: 0.08–0.15.

18. PCC¶

Implementationshinweis (v3.3.6): Wenn Tile-Metriken und Tile-Grid verfügbar und konsistent sind, nutzt PCC diese automatisch zur robusten Sterngewichtung: - quality_score: exponentielle Gewichtung pro Stern (Tile-basiert). - gradient_energy/noise: Struktur-Penalty und Reject für stark strukturierte Tiles. - star_count: leichte Abwertung sehr sternreicher Tiles.

`pcc.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert photometrische Farbkalibrierung (PCC). Katalogsternfarben werden abgeglichen, um die RGB-Farbbalance des gestackten Bildes zu kalibrieren.

`pcc.source`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`auto`, `siril`, `vizier_gaia`, `vizier_apass`
Default	`"auto"`

Zweck: Katalog-/Provider-Auswahl für PCC. auto wählt automatisch den besten verfügbaren Katalog.

`pcc.mag_limit`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	1 – 22
Default	`14.0`

Zweck: Grenzmagnitude für PCC-Katalogstern-Matching. Höhere Werte schließen schwächere Sterne ein. ACHTUNG: Bei kleinen Sensoren oder dichten Sternfeldern kann mag_limit > 15 Sterne unterhalb der Nachweisgrenze einschließen. Bereich 1–22. Empfohlen: 14.

`pcc.mag_bright_limit`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 15
Default	`6.0`

Zweck: Helligkeitsgrenze für PCC-Katalogsterne. Sterne heller als dieser Wert werden ausgeschlossen (gesättigte Sterne geben unzuverlässige Photometrie). Bereich 0–15. Empfohlen: 6.

`pcc.aperture_radius_px`, `pcc.annulus_inner_px`, `pcc.annulus_outer_px`¶

Key	Typ	Default	Constraint
`pcc.aperture_radius_px`	number	`8.0`	>0
`pcc.annulus_inner_px`	number	`12.0`	>0
`pcc.annulus_outer_px`	number	`18.0`	>0

Zweck: Apertur-/Annulus-Geometrie für Sternphotometrie. aperture_radius_px ist der photometrische Apertur-Radius, annulus_inner_px und annulus_outer_px definieren den Sky-Annulus für lokale Hintergrundschätzung. Verwendet bei radii_mode=fixed.

`pcc.min_stars`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	3
Default	`10`

Zweck: Mindestanzahl gematchter Katalogsterne für PCC. Darunter wird PCC übersprungen. Bereich: >= 3. Empfohlen: 10.

`pcc.sigma_clip`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`2.5`

Zweck: Sigma-Clipping-Schwelle für PCC-Ausreißer-Ablehnung. Sterne mit Residuen > sigma_clip × std werden abgelehnt. Bereich: > 0. Empfohlen: 2.5.

`pcc.background_model`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`median`, `plane`
Default	`"plane"`

Zweck: Lokales Annulus-Hintergrundmodell fuer Sternphotometrie (plane empfohlen bei Gradienten).

`pcc.max_condition_number`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	`>= 1.0`
Default	`3.0`

Zweck: Obergrenze der Matrix-Konditionszahl; verhindert instabile PCC-Loesungen.

`pcc.max_residual_rms`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	`> 0`
Default	`0.35`

Zweck: Obergrenze fuer robusten Fit-Residuen-RMS; verwirft verrauschte/instabile PCC-Fits.

`pcc.radii_mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`fixed`, `auto_fwhm`
Default	`"auto_fwhm"`

Zweck: Radiusmodus fuer Apertur/Annulus (auto_fwhm = adaptive Radien aus Seeing-FWHM).

`pcc.aperture_fwhm_mult`, `pcc.annulus_inner_fwhm_mult`, `pcc.annulus_outer_fwhm_mult`, `pcc.min_aperture_px`¶

Key	Typ	Default	Constraint
`pcc.aperture_fwhm_mult`	number	`1.8`	>0
`pcc.annulus_inner_fwhm_mult`	number	`3.0`	>0
`pcc.annulus_outer_fwhm_mult`	number	`5.0`	>0
`pcc.min_aperture_px`	number	`4.0`	>0

Zweck: Konservative Parameter fuer FWHM-adaptive PCC-Radien (v3.3.6 §6.4.2).

`pcc.siril_catalog_dir`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`""`

Zweck: Lokaler Siril-Katalogpfad; leer = Standardpfad.

`pcc.apply_attenuation`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert adaptive Daempfung der PCC-Matrixanwendung in Schatten/Highlights.

`pcc.background_neutralization_mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`auto`
Erlaubte Werte	`always`, `auto`, `off`

Zweck: Steuert die Hintergrundneutralisierung nach dem PCC-Apply. always erzwingt neutrale Hintergrund-Offsets, off deaktiviert den Schritt, und auto schwaecht ihn ab oder ueberspringt ihn, wenn der gemessene "Hintergrund" eher wie Nebel/Feldstruktur als wie neutraler Himmel aussieht.

`pcc.chroma_strength`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`1.0`

Zweck: Globaler Staerkefaktor fuer Chroma-Korrektur bei PCC-Apply.

`pcc.k_max`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`3.2`

Zweck: Obergrenze fuer Korrekturstaerke im linearen PCC-Apply (verringert Farbstiche in hellen Strukturen).

19. HyperMetric Stretch¶

VeraLux HyperMetric Stretch (HMS) ist eine optionale finale RGB-Stretch-Phase nach PCC. Die Phase arbeitet auf stacked_rgb_pcc.fits bzw. den PCC-Kanälen und schreibt standardmäßig outputs/stacked_rgb_hms.fits.

`hypermetric_stretch.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert die HMS-Phase nach PCC. Der Default ist aktiv; bei false wird die Phase übersprungen.

`hypermetric_stretch.require_successful_pcc`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Erzwingt, dass HMS nur nach erfolgreicher PCC ausgeführt wird. Beim Resume historischer Runs kann HMS mit vorhandenen PCC-Artefakten direkt über --from-phase HYPERMETRIC_STRETCH gestartet werden.

`hypermetric_stretch.mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Werte	`ready_to_use`, `scientific`
Default	`ready_to_use`

Zweck: ready_to_use entspricht dem VeraLux-GUI-Standardmodus mit automatischem Output-Scaling, Zielhintergrund und Soft-Clip. scientific lässt dieses finale Ready-to-Use-Scaling weg und erlaubt linear_expansion.

`hypermetric_stretch.sensor_profile`, `hypermetric_stretch.fallback_profile`¶

Key	Typ	Default
`hypermetric_stretch.sensor_profile`	string	`rec709`
`hypermetric_stretch.fallback_profile`	string	`rec709`

Zweck: Luminanzgewichte für VeraLux. Der Default ist explizit rec709; konkrete VeraLux-Profilnamen können direkt gesetzt werden. auto bleibt aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert und verwendet aktuell fallback_profile, wird aber nicht als Default empfohlen. Die Profile sind in tile_compile_cpp/src/image/hypermetric_stretch.cpp in profiles() definiert. Die Eingabe wird tolerant normalisiert (Groß-/Kleinschreibung, Leerzeichen und Satzzeichen sind nicht relevant), empfohlen sind aber die exakten Namen:

YAML-Wert	R	G	B
`rec709`	0.2126	0.7152	0.0722
`Rec.709 (Recommended)`	0.2126	0.7152	0.0722
`Sony IMX571 (ASI2600/QHY268)`	0.2944	0.5021	0.2035
`Sony IMX455 (ASI6200/QHY600)`	0.2987	0.5001	0.2013
`Sony IMX410 (ASI2400)`	0.3015	0.5050	0.1935
`Sony IMX269 (Altair/ToupTek)`	0.3040	0.5010	0.1950
`Sony IMX294 (ASI294)`	0.3068	0.5008	0.1925
`Sony IMX533 (ASI533)`	0.2910	0.5072	0.2018
`Sony IMX676 (ASI676)`	0.2880	0.5100	0.2020
`Sony IMX585 (ASI585) - STARVIS 2`	0.3431	0.4822	0.1747
`Sony IMX662 (ASI662) - STARVIS 2`	0.3430	0.4821	0.1749
`Sony IMX678 (ASI678) - STARVIS 2`	0.3426	0.4825	0.1750
`Sony IMX415 (DWARF II)`	0.2703	0.5405	0.1892
`Sony IMX462 (ASI462)`	0.3333	0.4866	0.1801
`Sony IMX715 (ASI715)`	0.3410	0.4840	0.1750
`Sony IMX482 (ASI482)`	0.3150	0.4950	0.1900
`Sony IMX183 (ASI183)`	0.2967	0.4983	0.2050
`Sony IMX178 (ASI178)`	0.2346	0.5206	0.2448
`Sony IMX224 (ASI224)`	0.3402	0.4765	0.1833
`Canon EOS (Modern - 60D/600D/500D)`	0.2600	0.5200	0.2200
`Canon EOS (Legacy - 300D/40D/20D)`	0.2450	0.5350	0.2200
`Nikon DSLR (Modern - D5100/D7200)`	0.2650	0.5100	0.2250
`Nikon DSLR (Legacy - D3/D300/D90)`	0.2500	0.5300	0.2200
`Fujifilm X-Trans 5 HR`	0.2800	0.5100	0.2100
`Panasonic MN34230 (ASI1600)`	0.2650	0.5250	0.2100
`ZWO Seestar S50`	0.3333	0.4866	0.1801
`ZWO Seestar S30`	0.2928	0.5053	0.2019
`Narrowband HOO`	0.5000	0.2500	0.2500
`Narrowband SHO`	0.3333	0.3400	0.3267

`hypermetric_stretch.adaptive_anchor`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Nutzt den adaptiven VeraLux-Anchor aus dem Luminanzhistogramm. Bei false wird der statistische 0.5%-Floor-Anker verwendet.

`hypermetric_stretch.target_bg`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0.05 – 0.50
Default	`0.20`

Zweck: Zielhintergrund für Auto-LogD und Ready-to-Use Output-Scaling.

`hypermetric_stretch.protect_b`, `hypermetric_stretch.convergence_power`¶

Key	Typ	Default	Constraint
`hypermetric_stretch.protect_b`	number	`6.0`	>= 0.1
`hypermetric_stretch.convergence_power`	number	`3.5`	1.0 – 10.0

Zweck: VeraLux-Hyperbelparameter und Farbkonvergenzstärke.

`hypermetric_stretch.log_d_mode`, `hypermetric_stretch.fixed_log_d`¶

Key	Typ	Default	Constraint
`hypermetric_stretch.log_d_mode`	string	`auto`	`auto`, `fixed`
`hypermetric_stretch.fixed_log_d`	number	`2.0`	0 – 7

Zweck: auto berechnet LogD aus dem VeraLux-AutoSolver. fixed verwendet fixed_log_d.

`hypermetric_stretch.color_strategy`, `hypermetric_stretch.fixed_color_strategy`¶

Key	Typ	Default	Constraint
`hypermetric_stretch.color_strategy`	string	`fixed`	`auto`, `fixed`
`hypermetric_stretch.fixed_color_strategy`	number	`0.0`	-1 – 1

Zweck: Steuert die VeraLux-GUI-Farbstrategie. Der Default fixed: 0 entspricht dem Python-Slider-Default ohne zusätzliche StarPressure-Automatik.

`hypermetric_stretch.color_grip`, `hypermetric_stretch.shadow_convergence`, `hypermetric_stretch.linear_expansion`¶

Key	Typ	Default	Constraint
`hypermetric_stretch.color_grip`	number	`1.0`	0 – 1
`hypermetric_stretch.shadow_convergence`	number	`0.0`	>= 0
`hypermetric_stretch.linear_expansion`	number	`0.0`	0 – 1

Zweck: Direkte VeraLux-Parameter. linear_expansion wirkt nur in mode: scientific; in ready_to_use wird es wie in der Python-Vorlage ignoriert.

`hypermetric_stretch.write_channels`, `hypermetric_stretch.output_rgb`¶

Key	Typ	Default
`hypermetric_stretch.write_channels`	boolean	`false`
`hypermetric_stretch.output_rgb`	string	`stacked_rgb_hms.fits`

Zweck: Ausgabesteuerung für HMS. write_channels: true schreibt zusätzlich hms_R.fit, hms_G.fit, hms_B.fit.

20. Stacking¶

Finales Stacking der synthetischen Frames (Phase 10: STACKING).

`stacking.method`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Werte	`rej`, `average`
Default	`"rej"`

Zweck: Finale Stacking-Methode. rej = Sigma-Clipping-Rejection (empfohlen, entfernt Ausreißer wie Kosmische Strahlen). average = einfacher Mittelwert (schneller, keine Ausreißer-Entfernung).

Methode	Beschreibung	Empfehlung
`rej`	Sigma-Clipping Rejection → dann Mittelwert	Empfohlen — entfernt verbleibende Ausreißer
`average`	Einfacher linearer Mittelwert	Schneller, aber keine Ausreißer-Entfernung

`stacking.common_overlap_required_fraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	`(0, 1]`
Default	`1.0`

Zweck: Mindestanteil nutzbarer Frames, in denen ein Pixel gueltig sein muss, um zu COMMON_OVERLAP zu gehoeren.

1.0: strikte Schnittmenge aller nutzbaren Frames
< 1.0: laesst Randpixel zu, die nur in einem Teil der Frames vorhanden sind

Hinweis: Niedrigere Werte vergroessern die nutzbare Randflaeche, koennen aber Hintergrund- und Farbstatistiken durch ungleichmaessig ueberdeckte Bildraender verzerren.

Hinweis (Strict v3.3.9): Auf 1.0 belassen.

`stacking.tile_common_valid_min_fraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	`(0, 1]`
Default	`1.0`

Zweck: Mindestanteil der vollen Tile-Flaeche, der innerhalb von COMMON_OVERLAP liegen muss, damit ein Tile fuer lokale Metriken und nachgelagerte Schritte als gueltig gilt.

1.0: nur Tiles, die vollstaendig innerhalb der Support-Maske liegen
< 1.0: erlaubt teilweise ueberdeckte Rand-Tiles

Hinweis: Die Quote wird ueber die gesamte Tile-Flaeche berechnet, nicht nur ueber den zufaellig im Canvas liegenden Ausschnitt.

Hinweis (Strict v3.3.9): Auf 1.0 belassen.

`stacking.sigma_clip.sigma_low`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`2.0`

Zweck: Unterer Sigma-Schwellenwert für Rejection.

Formel: Pixel wird abgelehnt wenn z < -sigma_low (z = normalisierte Abweichung vom Median).

Empfehlung: 2.0 – 4.0

`stacking.sigma_clip.sigma_high`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`2.0`

Zweck: Oberer Sigma-Schwellenwert für Rejection.

Formel: Pixel wird abgelehnt wenn z > sigma_high

Empfehlung: 2.0 – 4.0

`stacking.sigma_clip.max_iters`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Bereich	1 – 10
Default	`3`

Zweck: Maximale Sigma-Clipping-Iterationen. Nach jeder Iteration werden abgelehnte Pixel entfernt und der Median neu berechnet.

`stacking.sigma_clip.min_fraction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Bereich	0 – 1
Default	`0.5`

Zweck: Minimale überlebende Frame-Fraktion pro Pixel.

Verhalten: Wenn weniger als min_fraction × N Frames an einem Pixel überleben, wird auf den unclipped mean zurückgefallen (verhindert Artefakte durch zu aggressives Clipping).

`stacking.cluster_quality_weighting.enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Aktiviert die v3.2.2-Qualitätsgewichtung für die finale Aggregation synthetischer Cluster-Frames.

Formel: w_k = exp(kappa_cluster * Q_k)

Q_k = Cluster-Qualitätswert (typisch in [-3, +3])
enabled=false: kein Qualitäts-Weighting, klassisches finales Stacking nach stacking.method
enabled=true: finale Aggregation per gewichteter Mittelung; Sigma-Clipping-Stacking wird in dieser Stufe nicht verwendet

`stacking.cluster_quality_weighting.kappa_cluster`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`1.0`

Zweck: Exponent-Faktor für den Einfluss von Q_k auf das Gewicht w_k.

größerer Wert → stärkere Trennung guter/schlechter Cluster
kleinerer Wert → flachere Gewichtsverteilung

Praktische Sensitivität (bei Q_k-Spanne ungefähr [-3, +3]):

κ	max weight ratio (≈ `e^{6κ}`)	Charakter
0.3	~ `e^{1.8}` ≈ 6	sehr mild
0.5	~ `e^{3}` ≈ 20	moderat
1.0	~ `e^{6}` ≈ 403	stark
1.5	~ `e^{9}` ≈ 8103	sehr aggressiv
2.0	~ `e^{12}` ≈ 162k	praktisch Winner-takes-most

Empfehlung (Astrofotografie):

Default: κ = 0.5 ... 1.0
κ = 1.2 nur bei bewusst gewünschtem lucky-imaging-artigem Verhalten
κ >= 1.5 oft instabil (numerisch und statistisch)

`stacking.cluster_quality_weighting.cap_enabled`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Aktiviert optional ein Dominanz-Cap für Clustergewichte, damit einzelne Cluster das Endergebnis nicht übermäßig dominieren.

`stacking.cluster_quality_weighting.cap_ratio`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`20.0`

Zweck: Gewichtslimit bei aktivem Cap.

Formel (nur wenn cap_enabled=true): w_k <= cap_ratio * median_j(w_j)

Praktische Bereiche für r_cap:

`r_cap`	Verhalten
5	sehr konservativ
10	mild begrenzt
20	moderat
50	kaum Eingriff
>100	faktisch deaktiviert

Empfehlung:

Konservativ stabil: r_cap = 10
Balanciert: r_cap = 20-30
Fast unbegrenzt: r_cap >= 50

Boundary-Diagnostik in `TILE_RECONSTRUCTION`¶

Im aktiven C++-Config-Stand gibt es aktuell keinen dedizierten Seam-Korrektur-Parameterblock.

Sichtbare Tile-Grenzen werden stattdessen über Laufzeit-Artefakte aus TILE_RECONSTRUCTION diagnostiziert, insbesondere:

tile_boundary_raw_pair_mean_abs_diff_p95
tile_boundary_normalized_pair_mean_abs_diff_p95
tile_boundary_pair_count
tile_boundary_observation_count
tile_boundary_pair_mean_abs_diff_mean
tile_boundary_pair_mean_abs_diff_p95
tile_boundary_post_background_delta_p95_abs
tile_boundary_top_pairs
tile_norm_bg_r / tile_norm_bg_g / tile_norm_bg_b
tile_norm_scale

tile_boundary_raw_* misst die Abweichung vor der optionalen Tile-Normalisierung, tile_boundary_normalized_* am tatsächlichen OLA-Eingang. Die Diagnostik verwendet die gemeinsame Canvas-Gültigkeitsmaske, beschreibt die tatsächliche Abweichung benachbarter Tiles am OLA-Eingang und verändert das Rekonstruktionsergebnis nicht.

`stacking.output_stretch`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Optionales lineares Nachskalieren der Ausgabedaten von 0..max auf den vollen Bereich 0..65535.

`stacking.cosmetic_correction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Optionale kosmetische Korrektur (z. B. Hotpixel) nach dem Stacking.

`stacking.cosmetic_correction_sigma`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`5.0`

Zweck: Schwellwert (MAD-Sigma) für stacking.cosmetic_correction.

Niedrigerer Wert = aggressiver.
Hinweis: Im gestackten Bild können helle Objektkerne hohe lokale Kontraste haben. Zu aggressive Werte können reale Signalspitzen fälschlich als Hotpixel behandeln.

Empfehlung:

MONO / kalibrierte Daten: 5.0
OSC / Smart-Telescope ohne Darks: 10.0 (konservativer)

`stacking.per_frame_cosmetic_correction`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Hotpixel-Korrektur pro Frame vor PREWARP/Stacking.

Diese Option zielt auf fixe Sensordefekte (RGB-Einzelpixel), die in jedem Frame an der gleichen Position auftreten und deshalb durch Sigma-Clipping im Stack nicht zuverlässig entfernt werden.

`stacking.per_frame_cosmetic_correction_sigma`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`5.0`

Zweck: Schwellwert (MAD-Sigma) für stacking.per_frame_cosmetic_correction.

Empfehlung: 5.0 (OSC/Seestar/DWARF: typischerweise passend).

21. Validation¶

Qualitätsprüfung des Rekonstruktionsergebnisses (nach Phase 10, vor Debayer).

`validation.min_fwhm_improvement_percent`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`0.0`

Zweck: Minimale FWHM-Verbesserung in Prozent (Output-FWHM vs. Seeing-FWHM).

Formel: improvement = (seeing_fwhm - output_fwhm) / seeing_fwhm × 100%

Verhalten: Unterschreitung → fwhm_improvement_ok = false → validation_failed

`validation.max_background_rms_increase_percent`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Default	`0.0`

Zweck: Maximale erlaubte Hintergrund-RMS-Erhöhung in Prozent. 0.0 = nicht geprüft.

`validation.min_tile_weight_variance`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	0
Default	`0.1`

Zweck: Minimale normalisierte Varianz der Tile-Gewichte.

Formel: tile_weight_variance = Var(mean_W_t) / mean(mean_W_t)²

Interpretation: Zu niedrige Varianz → Gewichtung hatte keinen Effekt → entweder alle Frames gleich gut oder Metriken nicht diskriminativ genug.

`validation.require_no_tile_pattern`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`true`

Zweck: Prüft auf sichtbare Tile-Muster im Endergebnis mittels Sobel-Gradient an Tile-Grenzen.

Methode: Vergleicht den mittleren Sobel-Gradient an Tile-Grenzen mit dem Gradient 2 Pixel daneben. Ratio > 1.5 → Tile-Pattern erkannt.

Verhalten: tile_pattern_ok = false → validation_failed (Pipeline läuft trotzdem weiter für Debayer)

22. Runtime Limits¶

Laufzeit-Beschränkungen.

`runtime_limits.parallel_workers`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Default	`4`

Zweck: Maximale Anzahl paralleler Worker für Tile-lastige Phasen.

Hinweis: Wird zusätzlich durch CPU-Kernanzahl und (bei OSC) durch runtime_limits.memory_budget begrenzt.

`runtime_limits.memory_budget`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	integer
Minimum	1
Einheit	MiB
Default	`512`

Zweck: Speicherbudget für den OSC-Memory-Cap in der Tile-Rekonstruktion. Reduziert bei Bedarf die effektive Anzahl paralleler Worker, um RAM-Spitzen zu begrenzen.

`runtime_limits.tile_analysis_max_factor_vs_stack`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`3.0`

Zweck: Maximaler Zeitfaktor für Tile-Analyse relativ zum einfachen Stack. Wenn die Tile-Analyse länger als factor × stack_time dauert, wird eine Warnung erzeugt.

Laufzeitverhalten: Der Runner schreibt das gemessene Verhältnis nach artifacts/runtime_limits.json und erzeugt bei Überschreitung der Schwelle eine Warnung. Dieser Parameter bricht den Lauf nicht selbst ab.

`runtime_limits.hard_abort_hours`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	number
Minimum	>0
Default	`6.0`

Zweck: Maximale Laufzeit in Stunden bevor die Pipeline abgebrochen wird (Hard Limit).

Laufzeitverhalten: Wird im Hauptlauf und im Resume-Pfad nach größeren Phasengrenzen geprüft. Bei Überschreitung endet der Lauf mit runtime_limit_exceeded.

`runtime_limits.allow_emergency_mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	boolean
Default	`false`

Zweck: Erlaubt den Emergency Mode bei sehr kleinen Datensätzen (<50 nutzbare Frames). Wenn false, wird stattdessen kontrolliert abgebrochen.

`runtime_limits.acceleration_backend`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string (enum)
Default	`auto`
Gültige Werte	`auto`, `cpu`, `opencv_cuda`, `opencv_opencl`, `opencl`, `cuda`

Zweck: GPU-Beschleunigung für PREWARP-, TILE_RECONSTRUCTION- und STACKING-Phasen.

Optionen: - auto (Standard): Erkennt automatisch verfügbare GPU-Backends zur Laufzeit. Priorität: CUDA → OpenCL → CPU. Fällt sauber auf CPU zurück, wenn Hardware nicht verfügbar. - opencv_cuda: Erzwingt NVIDIA CUDA-Backend (benötigt CUDA-fähigen OpenCV-Build und NVIDIA-GPU). - opencv_opencl / opencl: Erzwingt OpenCL-Backend (benötigt OpenCL-fähigen OpenCV-Build; funktioniert mit AMD Radeon, Intel iGPU, NVIDIA-GPUs). - cpu: Deaktiviert GPU-Beschleunigung vollständig. - cuda: Experimentelles natives CUDA-Backend (noch nicht implementiert).

Hardware-Kompatibilität: - NVIDIA-GPUs: Sowohl opencv_cuda (empfohlen für beste Performance) als auch opencv_opencl funktionieren. - AMD-GPUs (Radeon RX 470/480/570/580/590, Vega, RDNA): Verwende opencv_opencl oder auto. - Intel integrierte GPUs: Verwende opencv_opencl oder auto.

Build-Anforderungen: - CUDA-Backend: OpenCV mit WITH_CUDA=ON und Modulen opencv2/core/cuda.hpp, opencv2/cudawarping.hpp, opencv2/cudaarithm.hpp. - OpenCL-Backend: OpenCV mit WITH_OPENCL=ON und Modul opencv2/core/ocl.hpp.

Hinweis: Falls das angeforderte Backend nicht verfügbar ist (fehlende OpenCV-Module oder Hardware), fällt die Pipeline mit Warnung auf CPU zurück.

Beispiel-Konfiguration (Vollständig)¶

# Pipeline
pipeline:
  mode: production

# Output
output:
  registered_dir: registered
  write_registered_frames: false
  crop_to_nonzero_bbox: true

# Data
data:
  color_mode: OSC
  bayer_pattern: auto

# Linearity
linearity:
  enabled: true
  max_frames: 8
  min_overall_linearity: 0.9
  strictness: strict

# Assumptions
assumptions:
  frames_min: 50
  frames_reduced_threshold: 200
  reduced_mode_skip_clustering: true

# Normalization
normalization:
  enabled: true
  mode: background
  per_channel: true

# Registration
registration:
  engine: triangle_star_matching
  allow_rotation: true
  star_topk: 120
  star_min_inliers: 6
  star_inlier_tol_px: 2.5
  star_dist_bin_px: 2.5

# Dithering
dithering:
  enabled: true
  min_shift_px: 0.7

# Tile Denoise
tile_denoise:
  soft_threshold:
    enabled: true
    blur_kernel: 31
    alpha: 1.5
    skip_star_tiles: true
  wiener:
    enabled: false
    snr_threshold: 5.0
    q_min: -0.5
    q_max: 1.0
    q_step: 0.1
    min_snr: 2.0
    max_iterations: 10

# Chroma Denoise
chroma_denoise:
  enabled: true
  color_space: ycbcr_linear
  apply_stage: post_stack_linear
  protect_luma: true
  luma_guard_strength: 0.75
  star_protection:
    enabled: true
    threshold_sigma: 2.2
    dilate_px: 2
  structure_protection:
    enabled: true
    gradient_percentile: 85
  chroma_wavelet:
    enabled: true
    levels: 3
    threshold_scale: 1.25
    soft_k: 1.0
  chroma_bilateral:
    enabled: true
    sigma_spatial: 1.2
    sigma_range: 0.035
  blend:
    mode: chroma_only
    amount: 0.85

# Global Metrics
global_metrics:
  adaptive_weights: false
  weight_exponent_scale: 1.0
  weights:
    background: 0.4
    noise: 0.3
    gradient: 0.3
  clamp: [-3.0, 3.0]

# Tile
tile:
  size_factor: 32
  min_size: 64
  max_divisor: 6
  overlap_fraction: 0.25
  star_min_count: 10

# Local Metrics
local_metrics:
  clamp: [-3.0, 3.0]
  star_mode:
    weights:
      fwhm: 0.6
      roundness: 0.2
      contrast: 0.2
  structure_mode:
    metric_weight: 0.7
    background_weight: 0.3

# Synthetic
synthetic:
  weighting: global
  frames_min: 5
  frames_max: 30
  clustering:
    mode: kmeans
    cluster_count_range: [5, 30]

# Astrometry
astrometry:
  enabled: true
  astap_bin: ""
  astap_data_dir: ""
  search_radius: 180

# PCC
pcc:
  enabled: false
  source: auto
  mag_limit: 14.0
  mag_bright_limit: 6.0
  aperture_radius_px: 8.0
  annulus_inner_px: 12.0
  annulus_outer_px: 18.0
  min_stars: 10
  sigma_clip: 2.5
  siril_catalog_dir: ""

# HyperMetric Stretch
hypermetric_stretch:
  enabled: false
  require_successful_pcc: true
  mode: ready_to_use
  sensor_profile: rec709
  fallback_profile: rec709
  adaptive_anchor: true
  target_bg: 0.15
  protect_b: 6.0
  convergence_power: 3.5
  log_d_mode: auto
  fixed_log_d: 2.0
  color_strategy: fixed
  fixed_color_strategy: 0.0
  color_grip: 1.0
  shadow_convergence: 0.0
  linear_expansion: 0.0
  write_channels: false
  output_rgb: stacked_rgb_hms.fits

# Stacking
stacking:
  method: rej
  common_overlap_required_fraction: 1.0
  tile_common_valid_min_fraction: 1.0
  sigma_clip:
    sigma_low: 2.0
    sigma_high: 2.0
    max_iters: 3
    min_fraction: 0.5
  cluster_quality_weighting:
    enabled: true
    kappa_cluster: 1.0
    cap_enabled: false
    cap_ratio: 20.0
  output_stretch: true
  cosmetic_correction: false

# Validation
validation:
  min_fwhm_improvement_percent: 0.0
  max_background_rms_increase_percent: 0.0
  min_tile_weight_variance: 0.1
  require_no_tile_pattern: true

# Runtime Limits
runtime_limits:
  parallel_workers: 8
  memory_budget: 4096
  tile_analysis_max_factor_vs_stack: 3.0
  hard_abort_hours: 6.0
  allow_emergency_mode: false

Hinweise¶

Abweichungen `tile_compile.yaml` vs. C++ Defaults¶

Die Datei tile_compile.yaml im Repository enthält eine Beispiel-/Szenario-Konfiguration und weicht bewusst von den reinen C++ Defaults ab. Zusätzlich enthält sie Workflow-Metadaten wie run_dir, log_level und scenario_profile, die nicht Teil des reinen C++-Schemas sind.

Key	`tile_compile.yaml`	C++ Default	Bemerkung
`output.write_registered_frames`	`true`	`false`	Speicherintensiv
`global_metrics.weights.background`	`0.40`	`0.4`	Praktisch identisch
`global_metrics.weights.noise`	`0.35`	`0.3`	Abweichende Gewichtung
`global_metrics.weights.gradient`	`0.25`	`0.3`	Etwas geringere Gradient-Gewichtung
`registration.star_topk`	`150`	`150`	Angeglichen
`registration.star_inlier_tol_px`	`4.0`	`4.0`	Angeglichen
`registration.star_dist_bin_px`	`5.0`	`5.0`	Angeglichen
`registration.reject_cc_min_abs`	`0.25`	`0.25`	Angeglichen
`registration.reject_shift_px_min`	`100.0`	`100.0`	Angeglichen
`registration.reject_shift_median_multiplier`	`5.0`	`5.0`	Angeglichen

Schema-Validierung¶

Die Schema-Dateien (tile_compile.schema.json, tile_compile.schema.yaml) definieren die erlaubten Typen und Wertebereiche. Die C++ Implementierung in Config::validate() prüft zusätzlich:

Gewichts-Normierung: α + β + γ = 1.0 (global_metrics.weights)
Clamp-Ordnung: clamp[0] < clamp[1]
Normalisierung Pflicht: normalization.enabled muss true sein

Quellen¶

C++ Defaults: tile_compile_cpp/include/tile_compile/config/configuration.hpp
Config Parsing: tile_compile_cpp/src/io/config.cpp
JSON-Schema: tile_compile_cpp/tile_compile.schema.json
YAML-Schema: tile_compile_cpp/tile_compile.schema.yaml
Beispiel-Config: tile_compile_cpp/tile_compile.yaml

23. Raw Stack / Preprocessing¶

Raw Stack ist ein separater Preprocessing-Prozess und gehoert nicht zum normalen tile_compile.yaml-Hauptstrang. Die Konfiguration wird ueber die Preprocessing-API und den Raw-Stack-Parametereditor verwendet:

GET /api/tools/preprocessing/defaults
GET /api/tools/preprocessing/parameters
PATCH /api/tools/preprocessing/parameters
POST /api/tools/preprocessing/run

Der Prozess teilt Code und Algorithmen mit Tile-Compile, erscheint aber nicht im normalen Run Studio oder normalen Parameter Studio.

`preprocessing.mode`¶

Eigenschaft	Wert
Typ	string
Default	`linear_prestack`
Werte	`linear_prestack`

Zweck: Aktiviert den klassischen linearen Pre-Stack-Pfad ohne Tile-Grid, Tile-Rekonstruktion, Synthetic Frames oder State Clustering.

Input und CFA/Mono¶

Parameter	Typ	Default	Zweck
`lights_dir`	string	`""`	Light-/Raw-Eingabeordner; in der GUI 1:1 ueber `Input & Scan`-Controls.
`bias_dir`, `darks_dir`, `flats_dir`, `darkflats_dir`	string	`""`	Kalibrierordner.
`input_mode`	string	`auto`	`auto`, `cfa_osc`, `mono`.
`raw_formats`	string	`tile_compile`	Nutzt denselben Raw-/FITS-Importumfang wie Tile-Compile.
`bayer_pattern`	string	`auto`	Bayer-Pattern aus Header oder explizit `RGGB`, `GBRG`, `GRBG`, `BGGR`.
`cfa_mode`	string	`tile_compile`	CFA-/OSC-Behandlung ueber Tile-Compile-Logik.
`mono_mode`	string	`auto`	Mono ohne kuenstliche RGB-/Bayer-Annahmen.
`registration_reference`	string	`best_quality`	Referenzframe-Auswahl.

`calibration.*`¶

Parameter	Typ	Default
`calibration.use_bias`	boolean	`false`
`calibration.use_dark`	boolean	`false`
`calibration.use_flat`	boolean	`false`
`calibration.bias_use_master`, `dark_use_master`, `flat_use_master`, `darkflat_use_master`	boolean	`false`
`calibration.dark_auto_select`	boolean	`true`
`calibration.dark_match_use_temp`	boolean	`false`
`calibration.dark_match_exposure_tolerance_percent`	number	`8.0`
`calibration.dark_match_temp_tolerance_c`	number	`3.0`
`calibration.bias_master`, `dark_master`, `flat_master`, `darkflat_master`	string	`""`
`calibration.pattern`	string	`.fit;.fits;.fts;.fit.fz;.fits.fz;.fts.fz`

Quality und Stacking¶

Parameter	Typ	Default	Werte
`quality_filter.mode`	string	`auto`	`auto`, `strict`, `relaxed`, `off`
`quality_filter.min_stars`	integer	`30`	>= 0
`quality_filter.max_fwhm_sigma`	number	`2.0`	> 0
`quality_filter.max_eccentricity`	number	`0.65`	0 - 1
`quality_filter.min_correlation`	number	`0.75`	0 - 1
`quality_filter.manual_overrides`	object	`{}`	Optionale Frame-Overrides nach Index oder Dateiname, z. B. `"0": {"include": false}`.
`rejection.method`	string	`sigma`	`sigma`, `median`, `winsor`
`rejection.low`, `rejection.high`	number	`3.0`	> 0
`stacking.normalization`	string	`addscale`	`addscale`, `background`, `median`, `none`
`stacking.weighting`	string	`quality`	`quality`, `uniform`

Postprocess und HMS¶

Parameter	Typ	Default
`postprocess.astrometry`	boolean	`true`
`postprocess.bge`	boolean	`true`
`postprocess.pcc`	boolean	`true`
`postprocess.hypermetric_stretch`	boolean	`true`

HMS ist per Default aktiv. Die Detailparameter entsprechen dem normalen Tile-Compile-HMS-Vertrag und sind im Raw-Stack-Screen nur im Parametereditor editierbar:

Parameter	Typ	Default
`hypermetric_stretch.require_successful_pcc`	boolean	`true`
`hypermetric_stretch.mode`	string	`ready_to_use`
`hypermetric_stretch.sensor_profile`	string	`rec709`
`hypermetric_stretch.fallback_profile`	string	`rec709`
`hypermetric_stretch.adaptive_anchor`	boolean	`true`
`hypermetric_stretch.target_bg`	number	`0.15`
`hypermetric_stretch.protect_b`	number	`6.0`
`hypermetric_stretch.convergence_power`	number	`3.5`
`hypermetric_stretch.log_d_mode`	string	`auto`
`hypermetric_stretch.fixed_log_d`	number	`2.0`
`hypermetric_stretch.color_strategy`	string	`fixed`
`hypermetric_stretch.fixed_color_strategy`	number	`0.0`
`hypermetric_stretch.color_grip`	number	`1.0`
`hypermetric_stretch.shadow_convergence`	number	`0.0`
`hypermetric_stretch.linear_expansion`	number	`0.0`
`hypermetric_stretch.write_channels`	boolean	`false`
`hypermetric_stretch.output_rgb`	string	`stacked_rgb_hms.fits`

Report¶

Parameter	Typ	Default
`report.detailed`	boolean	`true`
`report.formats`	list	`[json, markdown, html]`

Raw Stack schreibt Reportdaten unter artifacts/preprocess/:

preprocessing_report.json
preprocessing_report.md
preprocessing_report.html
frame_quality.csv
rejected_frames.txt
events.jsonl
artifacts_manifest.json

Anhang A — Funktionsdetails für alle Optionen¶

Dieser Anhang beschreibt pro Schlüssel explizit das Laufzeitverhalten (Wirkung in der Pipeline, Interaktionen, Nebenwirkungen).

A.1 Pipeline / Output / Data¶

pipeline.mode: wählt Produktions- vs. Testpfad (gleiche Kernphasen, anderes Striktheits-/Debug-Profil).
output.registered_dir: Ziel-Unterordner für registrierte Frame-Ausgaben.
output.write_registered_frames: schreibt pro Frame registrierte FITS; erhöht IO- und Speicherbedarf stark.
output.crop_to_nonzero_bbox: schneidet den finalen Stack auf die nichtleere Bounding Box zu.
data.image_width, data.image_height: optionale Erwartungswerte; normalerweise FITS-headerbasiert erkannt.
data.color_mode: erwarteter Aufnahmemodus; Laufzeit-Autodetektion kann mit Warnung übersteuern.
data.bayer_pattern: CFA-Layout für OSC-Verarbeitung und korrekte Farbrekonstruktion.

A.2 Linearity / Calibration / Assumptions¶

linearity.enabled: aktiviert Linearitätsdiagnostik in Scan/Frühvalidierung.
linearity.max_frames: Stichprobengröße der Linearitätsprüfung (Speed vs. Sicherheit).
linearity.min_overall_linearity: Schwellwert für Linearity-Pass/Fail.
linearity.strictness: Policy-Mapping (Fail/Warn/Ignore-Verhalten).
calibration.use_bias, use_dark, use_flat: schaltet jeweilige Master-Kalibrierstufe ein.
calibration.bias_use_master, dark_use_master, flat_use_master: nutzt explizite Masterdateien statt Directory-Stacking.
calibration.dark_auto_select: automatische Dark-Master-Auswahl nach Belichtungszeit (optional Temperatur).
calibration.dark_match_exposure_tolerance_percent: erlaubte Belichtungsabweichung beim Dark-Matching.
calibration.dark_match_use_temp: aktiviert temperaturbasiertes Dark-Matching.
calibration.dark_match_temp_tolerance_c: erlaubte Temperaturabweichung bei aktivem Temp-Matching.
calibration.bias_dir, darks_dir, flats_dir: Quellordner für Kalibrierframe-Findung.
calibration.bias_master, dark_master, flat_master: explizite Pfade zu Master-Kalibrierframes.
calibration.pattern: Glob-Muster für Kalibrierdatei-Lookup.
assumptions.frames_min: minimale nutzbare Frame-Anzahl vor Abort oder Emergency-Reduced-Mode.
assumptions.frames_reduced_threshold: Umschaltpunkt Reduced- vs. Full-Mode.
assumptions.reduced_mode_skip_clustering: deaktiviert teures State-Clustering im Reduced-Mode.
assumptions.reduced_mode_cluster_range: begrenzter K-Suchraum falls Clustering im Reduced-Mode läuft.

A.3 Normalization / Registration / Dithering¶

normalization.enabled: methodikgetrieben verpflichtend (normalerweise aktiv lassen).
normalization.mode: Hintergrund- vs. Median-zentrierte Normalisierungsstrategie.
normalization.per_channel: kanalweise (OSC/RGB) Normalisierung zur Balance-Erhaltung.
registration.engine: bevorzugte Startmethode; Laufzeit nutzt trotzdem Fallback-Kaskade.
registration.enable_star_pair_fallback: aktiviert/deaktiviert den zusätzlichen (nicht-normativen) Star-Pairs-Fallback.
registration.allow_rotation: erlaubt Rotationsanteile in globalen Warps (Pflicht für Alt/Az).
registration.star_topk: Anzahl starker Sterne für sternbasierte Engines.
registration.star_min_inliers: minimale akzeptierte Inlier-Korrespondenzen.
registration.star_inlier_tol_px: geometrische Inlier-Toleranz.
registration.star_dist_bin_px: Distanzhistogramm-Quantisierung für Star-Similarity.
registration.reject_outliers: robustes Verwerfen unplausibler Warps nach Matching.
registration.reject_cc_min_abs: absolute NCC-Untergrenze in Outlier-Logik.
registration.reject_shift_px_min: absolute Shift-Untergrenze für Shift-Outlier.
registration.reject_shift_median_multiplier: relativer Shift-Schwellwert zur Median-Shift.
registration.reject_scale_min, reject_scale_max: erlaubtes Similarity-Scale-Band.
dithering.enabled: aktiviert Dither-Diagnostik im Registration-Artefakt.
dithering.min_shift_px: Mindest-Frame-Shift, um als Dither zu zählen.

A.4 Tile Denoise / Chroma Denoise¶

tile_denoise.soft_threshold.enabled: aktiviert räumliches Highpass-Soft-Thresholding.
tile_denoise.soft_threshold.blur_kernel: Kernelgröße für Hintergrundschätzung des Residuals.
tile_denoise.soft_threshold.alpha: Denoise-Stärke (tau = alpha * sigma).
tile_denoise.soft_threshold.skip_star_tiles: überspringt Denoise auf stern-dominierten Tiles.
tile_denoise.wiener.enabled: aktiviert frequenzdomänigen Wiener-Zweig.
tile_denoise.wiener.snr_threshold: Wiener-Gate; niedrige SNR wird eher gefiltert.
tile_denoise.wiener.q_min, q_max, q_step: interner Wiener-Qualitätssuchraum.
tile_denoise.wiener.min_snr: minimale SNR für stabile Wiener-Parametrisierung.
tile_denoise.wiener.max_iterations: Iterationsobergrenze des Wiener-Tunings.
chroma_denoise.enabled: aktiviert chroma-fokussierte Denoise (OSC-Pfad).
chroma_denoise.color_space: Chroma/Luma-Transform (ycbcr_linear oder opponent_linear).
chroma_denoise.apply_stage: Ausführung vor Tile-OLA oder nach finalem linearem Stack.
chroma_denoise.protect_luma: schützt Luminanzstrukturen vor Chroma-Nebenwirkungen.
chroma_denoise.luma_guard_strength: Stärke der Luma-Schutzmaske.
chroma_denoise.star_protection.enabled: Sternmasken-Schutz für Kerne/Halos.
chroma_denoise.star_protection.threshold_sigma: Schwelle für Sternmaskenbildung.
chroma_denoise.star_protection.dilate_px: Ausdehnungsradius der Sternmaske.
chroma_denoise.structure_protection.enabled: kanten-/strukturabhängiger Chroma-Schutz.
chroma_denoise.structure_protection.gradient_percentile: Gradient-Cutoff für Strukturmaske.
chroma_denoise.chroma_wavelet.enabled: Wavelet-basierte Chroma-Dämpfung.
chroma_denoise.chroma_wavelet.levels: Anzahl Wavelet-Zerlegungsebenen.
chroma_denoise.chroma_wavelet.threshold_scale: Wavelet-Schwellen-Multiplikator.
chroma_denoise.chroma_wavelet.soft_k: Weichheit der Wavelet-Schrumpfung.
chroma_denoise.chroma_bilateral.enabled: bilaterale Glättung auf Chroma-Komponenten.
chroma_denoise.chroma_bilateral.sigma_spatial: räumliche bilaterale Stärke.
chroma_denoise.chroma_bilateral.sigma_range: Farbdistanz-Selektivität bilateral.
chroma_denoise.blend.mode: aktuell chroma-only Blending-Modus.
chroma_denoise.blend.amount: Mischanteil Original vs. denoised Chroma.

A.5 Global/Local Metrics / Tile / Synthetic / Reconstruction¶

global_metrics.weights.background, noise, gradient: gewichtete Terme der globalen Frame-Qualität.
global_metrics.clamp: harte Grenzen vor exponentiellem Weight-Mapping.
global_metrics.adaptive_weights: Auto-Anpassung der Metrikgewichte aus Streuung.
global_metrics.weight_exponent_scale: Trennschärfe in exp(k*Q).
tile.size_factor: Grund-Tilegröße aus gemessenem Seeing/FWHM.
tile.min_size: Untergrenze gegen zu kleine, instabile Tiles.
tile.max_divisor: Obergrenze über Bildseiten-Divisor.
tile.overlap_fraction: Überlappungsanteil für glattes Overlap-Add.
tile.star_min_count: Schwelle STAR vs. STRUCTURE Tile-Klasse.
local_metrics.clamp: Clamp lokaler Qualität vor Gewichtsbildung.
local_metrics.neighborhood_normalization.enabled, radius, blend: stabilisieren die lokale Metrik-Normierung durch Mischung aus tile-lokalen und nachbarschaftsgepoolten robusten z-Scores.
local_metrics.spatial_regularization.enabled, lambda, passes: nachbarschaftsbasierte Regularisierung lokaler Tile-Scores vor der Exponential-Gewichtsbildung.
local_metrics.star_mode.weights.fwhm, roundness, contrast: STAR-Tile-Qualitätsmischung.
local_metrics.structure_mode.metric_weight, background_weight: STRUCTURE-Tile-Qualitätsmischung.
synthetic.weighting: Methode zur Synthetic-Frame-Erzeugung (global vs tile_weighted).
synthetic.frames_min: minimale Clustergröße für Synthetic-Output.
synthetic.frames_max: maximale Anzahl Synthetic-Outputs.
synthetic.clustering.mode: Clustering-Backend für Zustandsgruppen.
synthetic.clustering.cluster_count_range: erlaubtes K-Suchfenster.
Rekonstruktion/OLA ist aktuell interner Runner-Ablauf ohne eigenen reconstruction:-Config-Block.

A.6 Debayer / Astrometry / PCC / HMS / Stacking / Validation / Runtime¶

Debayer ist eine automatische OSC-Pipeline-Phase und kein separater Config-Schalter mehr.
astrometry.enabled: aktiviert Plate-Solving-Phase.
astrometry.astap_bin: Pfad zur ASTAP-Binary.
astrometry.astap_data_dir: Pfad zu ASTAP-Katalogdaten.
astrometry.search_radius: Blind-Solve vs. eingeschränkter Suchradius.
pcc.enabled: aktiviert photometrische Farbkalibrierung.
pcc.source: Katalog-/Provider-Auswahl.
pcc.mag_limit, mag_bright_limit: Magnitudengrenzen für Sternselektion.
pcc.aperture_radius_px, annulus_inner_px, annulus_outer_px: Photometrie-Aperturgeometrie.
pcc.min_stars: Mindestanzahl gültiger Sterne für stabilen PCC-Fit.
pcc.sigma_clip: Outlier-Rejection im PCC-Fit.
pcc.background_model: lokales Hintergrundmodell fuer Sternphotometrie.
pcc.max_condition_number, pcc.max_residual_rms: Stabilitaetsgrenzen fuer Matrix/Fit.
pcc.radii_mode, pcc.aperture_fwhm_mult, pcc.annulus_inner_fwhm_mult, pcc.annulus_outer_fwhm_mult, pcc.min_aperture_px: adaptive Radiussteuerung.
pcc.siril_catalog_dir: optionaler lokaler Siril-Katalogpfad.
pcc.apply_attenuation, pcc.background_neutralization_mode, pcc.chroma_strength, pcc.k_max: optionale PCC-Apply-/Hintergrundneutralisierungs-Kontrollen.
hypermetric_stretch.enabled: aktiviert VeraLux HyperMetric Stretch nach PCC.
hypermetric_stretch.require_successful_pcc: verlangt erfolgreiche PCC-Artefakte vor HMS.
hypermetric_stretch.mode: ready_to_use mit finalem Scaling/Soft-Clip oder scientific ohne Ready-to-Use-Polish.
hypermetric_stretch.sensor_profile, fallback_profile: Luminanzgewichte fuer VeraLux.
hypermetric_stretch.adaptive_anchor: adaptiver Histogramm-Anchor statt statistischem Floor.
hypermetric_stretch.target_bg: Zielhintergrund fuer Auto-LogD und Ready-to-Use-Scaling.
hypermetric_stretch.protect_b, convergence_power: VeraLux-Stretch- und Farbkonvergenzparameter.
hypermetric_stretch.log_d_mode, fixed_log_d: automatische oder fixe Stretch-Stärke.
hypermetric_stretch.color_strategy, fixed_color_strategy, color_grip, shadow_convergence: Farbstrategie und Hybrid-Grip-Parameter.
hypermetric_stretch.linear_expansion: nur in mode: scientific wirksame lineare Expansion.
hypermetric_stretch.write_channels, output_rgb: HMS-Ausgabeoptionen.
stacking.method: finaler Kombinationsmodus (rej vs average).
stacking.common_overlap_required_fraction: erforderliche Pixel-Abdeckung ueber alle nutzbaren Frames fuer COMMON_OVERLAP.
stacking.tile_common_valid_min_fraction: minimale COMMON_OVERLAP-Abdeckung pro voller Tile-Flaeche.
stacking.sigma_clip.sigma_low, sigma_high: untere/obere Rejection-Schwellen.
stacking.sigma_clip.max_iters: maximale Clip-Iterationen.
stacking.sigma_clip.min_fraction: Mindestanteil verbleibender Samples (Fallback-Schutz).
stacking.cluster_quality_weighting.enabled: aktiviert Synthetic-Cluster-Qualitätsgewichtung.
stacking.cluster_quality_weighting.kappa_cluster: Exponent der Qualitätsgewichtung.
stacking.cluster_quality_weighting.cap_enabled: expliziter Dominanz-Cap-Schalter.
stacking.cluster_quality_weighting.cap_ratio: Dominanz-Cap-Level bei aktivem Cap.
Laufzeit-Schutz: Für Synthetic-Stacking wird standardmäßig ein Dominanz-Cap angewendet, auch wenn cap_enabled=false, um Dynamik-Kollaps diffuser Signale zu verhindern.
stacking.output_stretch: optionales lineares Nachskalieren der Ausgabedaten auf den vollen 16-bit-Bereich.
stacking.cosmetic_correction: optionale Hotpixel-artige Korrektur nach dem Stacking.
stacking.cosmetic_correction_sigma: Schwellwert der Cosmetic-Korrektur.
validation.min_fwhm_improvement_percent: notwendige Schärfeverbesserung.
validation.max_background_rms_increase_percent: Schutz gegen Hintergrundverschlechterung.
validation.min_tile_weight_variance: Sanity-Check gegen degenerierte lokale Gewichte.
validation.require_no_tile_pattern: Checker/Grid-Artefakt-Prüfung.
runtime_limits.parallel_workers: Obergrenze für Worker-Threads.
runtime_limits.memory_budget: Speicherbudget, das effektive Parallelität begrenzen kann.
runtime_limits.tile_analysis_max_factor_vs_stack: Warnschwelle für Laufzeit-Anomalien.
runtime_limits.hard_abort_hours: absolute Runtime-Sicherheitsgrenze.
runtime_limits.allow_emergency_mode: erlaubt Verarbeitung unterhalb normaler Annahmen.

Tile-Compile C++ Konfigurationsreferenz¶

Inhaltsverzeichnis¶

1. Pipeline¶

method¶

pipeline.mode¶

2. Output¶

output.registered_dir¶

output.write_registered_frames¶

output.crop_to_nonzero_bbox¶

3. Data¶

data.image_width¶

data.image_height¶

data.color_mode¶

data.bayer_pattern¶

4. Linearity¶

linearity.enabled¶

linearity.max_frames¶

linearity.min_overall_linearity¶

linearity.strictness¶

5. Calibration¶

calibration.use_bias / calibration.use_dark / calibration.use_flat¶

calibration.bias_use_master / calibration.dark_use_master / calibration.flat_use_master¶

calibration.dark_already_bias_corrected¶

calibration.dark_auto_select¶

calibration.dark_match_exposure_tolerance_percent¶

calibration.dark_match_use_temp / calibration.dark_match_temp_tolerance_c¶

calibration.bias_dir / calibration.darks_dir / calibration.flats_dir¶

calibration.bias_master / calibration.dark_master / calibration.flat_master¶

calibration.pattern¶