PixInsight

PixInsightの最大の特徴のひとつは「なんども試すことができる」再現性の高さです。しかし操作方法によっては、再現性をたかめることが難しくなります。今回の動画ではひとつの画像の処理履歴を最初から最後まで残す方法について解説しています。

しばらくお休みしていたYouTubeの動画をアップしました。PixInsight最大に難物であるDeconvolutionの解説で、私がこのところ多用している方法です。いまのところ良い結果が出ています。ぜひお試しください。

背景をニュートラルグレーにするBackground Neutralization(BN)。BNはなんとなく「背景をニュートラルグレーにするんだよなー」と思いつつ、私はどんな動作をするかわかっていませんでした。シンプルで便利だけど、動きがよくわからなかったBN。仕組みを調べました。

私は驚いています。PixInsightの最新の画像重みづけロジックにより「品質の悪い画像も積極的に使うことで、全体の品質が向上する」ようなのです。この新常識は、撮影時間に制約のある遠征派にはグッドニュースになりそうです。

PixInsightの前処理を自動化するWBPPの新バージョン、WBPP 2.5が2022年9月9日にリリースされました。WBPP 2.5はものすごい進化をしています。今回のバージョンアップでWBPPを使わない理由は無くなったように感じます。

PixInsightでいつもお世話になっている色合わせツールのPCC。その仕組みがより理解できました。星の色指数からホワイトリファレンスを作るところまではわかっていましたが、その先、どんな処理をしているのかこれまで理解していませんでした。調べてみるとシンプルな処理でした！

私はチリ旅行のときにドブソニアン望遠鏡でオメガ・ケンタウリを見ました。とても大きいことと、粒々を感じられた記憶が頭に残っています。すでに記憶が塗り替えられて、頭の中ではすごい映像にはなっていますが、そのときの印象になるだけ近づけるべく画像処理をしました。

ろ座銀河団が星ナビ2022年5月号の星ナビGalleyに掲載されました。私が天体撮影したり、ブログを書いたり、雑誌に投稿したりしているモチベーションは「宇宙はこんなにすごいんだぜ」と宇宙自慢をしたいことです。今回は、そんな宇宙の美しさを引き出すための画像処理の裏側を赤裸々に解説します。

Hαフィルターを使った画像のRGB画像へのブレンドをされる方が増えてきました。2020年末にまとめたHαのブレンド方法の記事にもアクセスをいただいています。StarNetなどの星消しツールを使えばもっと精度良くブレンドできるはず。ということで、いろいろ試してみました。

長らくM1 Macユーザを苦しめていた「StarNetがM1のPixInsightで動かない問題」。ついに解決されました！嬉しすぎる。問題はTensorFlowのライブラリがM1に対応していないことでした。StarNet2では、なんとM1対応のTensorFlowライブラリが同梱されています。