PixInsight を学ばずに天体写真を処理する方法

「PixInsight を学べ」は「天体写真をどう処理すればいいか」への定番の答えで、悪いアドバイスではありません。ただ、めったに明示されない値札が付いたアドバイスです：写真が一枚できるまでに、数か月。

その代価を払うのが明らかに正しい、というこの趣味のあり方もあります。一方で、ドライブに眠っているフレームからオリオン大星雲のいい画像が欲しいだけで、信号処理環境の 3 か月の学習は妥当な要求ではない、というはるかに大きな一群の人たちもいます。これは後者のために書いています。

処理とは実際何なのか

ソフトを剥がしてしまえば、仕事はこの順序の八つの操作です：

1. キャリブレーション ―― カメラが加えたものを引く。ダークはセンサーのノイズパターンを、フラットはゴミの影と周辺減光を、バイアスは読み出しオフセットを取り除く。
2. 評価 ―― 台無しになったフレームを見つける。雲、人工衛星、ピントのずれ、追尾の乱れ、誰かのヘッドライト。
3. 位置合わせ ―― すべてのフレームを同じ星に、ピクセル以下の精度で揃える。
4. インテグレーション ―― 外れ値を除きながら合成し、ノイズは下がり信号は下がらないようにする。
5. グラデーション除去 ―― 空は一方の側がもう一方より明るく、それを星雲ごと持っていかずに取り除かなければならない。
6. 色のキャリブレーション ―― 何が白かを決める。理想的にはフレーム内の星を、色の分かっている星のカタログと照合して。
7. ストレッチ ―― データはリニアで、淡い部分は見えない。ここで画像が現れ、初心者の画像の大半はここで失われる。
8. シャープ化とノイズ除去 ―― 慎重に、やりたい量より少なく。

どのプログラムもこれをやります。違うのは、数値を誰が与えるかです。

PixInsight が担う部分

先に進む前に、PixInsight の存在意義を手を振ってやり過ごすのではなく、きちんと述べておくべきです。

本当の強みは マスク です。レンジマスク、輝度マスク、スターマスク、そして PixelMath によって、画像の 一部 にだけ補正をかけられます ―― 中心を飛ばさずに外側だけストレッチする、背景だけノイズを減らす、耐えられる構造だけシャープにして耐えられないものは残す。それが「処理された」画像と「仕上がった」画像の差で、自動処理でそれに代わるものはありません。

受賞作の天体写真を見て、ああいうものを作りたいと思うなら、いずれ PixInsight に行き着きますし、行くべきです。以下は、それを第一歩にせずに、フレームのフォルダから本物の写真に辿り着く話です。

ルート一：Siril で、中間をスクリプトに任せる

Siril は無料、オープンソースで、Windows、macOS、Linux で動きます。ワンショットカラー用の前処理スクリプトが、ほとんど何も指定せずにセッションのキャリブレーション、位置合わせ、スタックをこなし、工程 1 から 4 をカバーします。

そのあと 5 から 8 を Siril で手動で行います：背景抽出、測光的な色キャリブレーション、ヒストグラムまたは一般化双曲線ストレッチ、そして好みのノイズ除去。本物の技能ですが、PixInsight よりはるかに小さな技能で、Siril のドキュメントは人に向かって書かれています。人を見下ろすようにではなく。

費用： なし。求められるもの： 六つか七つの操作と、そのパラメータがおおよそ何をするかを学ぶこと。止まるところ： スクリプトは固定です。データを一切見ないので、どのセッションにも同じ設定を当てます ―― 広視野もきついクロップも同じブラックポイントになり、深夜にシーイングが崩れた夜も全フレームがそのままスタックされます。

ルート二：GraXpert と Photoshop で仕上げる

すでに Photoshop を知っているなら、工程 1 から 4 を DeepSkyStacker か Siril、工程 5 を GraXpert、6 から 8 を Photoshop のトーンカーブとレベル補正で、というのが現実的なルートです。

費用： Photoshop にかかる分。求められるもの： 既存の Photoshop の習熟に加えて、普通の写真の編集の勘がここでは間違っていると分かる程度の天文知識 ―― 背景は黒であるべきではなく、昼間の写真で正しく見えるカーブは淡い信号を破壊します。

ルート三：計測を代わりにやってもらう

あの八つの工程の習得に数か月かかるのは、どれか一つが概念的に難しいからではありません。それぞれにパラメータがあり、何に設定すべきかを知るのは、何十ものセッションを経て獲得するパターン認識だからです。

でもそれらのパラメータのほとんどは、好みの問題ではありません。どの除去法がスタックに合うかは、フレーム数と分散の関数です。どれだけ強くデコンボリューションするかは、計測した星の幅と S/N の関数です。ブラックポイントがどこにあるべきかは、フレームのどれだけが空かで決まります。これらは計測値で、プログラムが取れるものです。

それが Akastroid のやっていることです ―― 私たちが作っているので、その分は割り引いてください。フォルダを読み、セッションを計測し、その計測値から八つの工程すべてを実行し、それからすべての判断を根拠の数値付きで列挙するので、どれでも覆せます。100 枚のセッションが 1 分以内で終わり、無料版は 5 セッションで全パイプラインを走らせ、そのうち 3 セッションの結果を保存できます。その先でライセンスを求めます。

費用： 全機能無料、書き出し 3 回まで、その後は 79 ドル一回払い。求められるもの： フォルダ一つ。止まるところ： 調整はグローバルです。マスクなし、選択的な編集なし。PixInsight がそれを越えるために存在する、あの壁です。

ほとんどの人が実際に使うべき組み合わせ

最も注目されていないのに最も多くの人に合う組み合わせがこれで、すでに PixInsight を持っている人の多くも含まれます。

工程 1 から 4 は自動のものを使い、仕上げは好きなところで。

キャリブレーション、評価、位置合わせ、インテグレーションは機械的な作業です。正解があり、それはデータで決まり、手でやって得られるのは手でやったという知識だけです。Akastroid の 未処理のスタック画像を保存 は、仕上げを何も適用する前のインテグレーション結果を書き出します。それはまさに PixInsight や Photoshop が出発点として欲しいものです。

そのうえで、判断が本当に生きている 5 から 8 に、自分が使い慣れたツールで時間を使う ―― しかも、手間をかける価値があるとすでに分かっているデータに使う。自動処理が 3 分で仕上がった版を出し、その夜の何が悪かったかを教えてくれているからです。

深いツールを本当に学ぶべきとき

以下のどれが自分に当てはまるか、正直に：

• マスクと選択的な補正が欲しい。自動処理では得られません。
• コンテストや出版のために画像を作っている。
• 独自のチャンネル割り当てでナローバンド合成をしていて、すべての段階を制御したい。
• 処理そのものが活動として楽しい。まったく正当な理由で、そのためにここにいる人はかなりいます。

どれも当てはまらないなら、あの数か月は義務ではありません。もともと義務だったことは一度もなく、長いあいだ誰にとってもそれが唯一の道だっただけです。

今日どこから始めるか

一度も処理しきれなかったセッションを一つ取ってください。上のルートのうち、自分の制約に合うものに通してください。どれだけ不完全でも、仕上がった画像を一枚出してください。

それから各工程が何をしていたかを読んでください。処理を理解する最速の方法は、結果を見て逆向きに辿ることで ―― 先に理論を学んで、最後に画像が現れるのを祈ることではありません。