PixInsight

M83がメルヘンになる問題に苦しんでいました。奥さんや娘に嬉しそうに「これ見て!」とM83を見せたところ「まるっこくて可愛い〜」との反応。わたしゃ、可愛いと言われたくて精進してきたわけではないのですよ。この問題、解決は意外なところにありました。

我が日本Deconvolution学会はこの数ヶ月で急速な発展を遂げました。世間の常識を一変させたのがGlobal dark戦略。しかし星雲中の星にはうまくマスクをかけることができずリンギングの痕跡が残ってしまいました。それもLocal Supportをうまく使うことで解決しました。

PixInsightのDeconvolutionは効果が大きくしかも熟練が必要とされる必修プロセスです。大気の状況や撮影機材の性能により、本来シャープであった天体の画像がソフトになっていくのをアルゴリズムによりもう一度、もとのシャープな画像に戻すというプロセスです。

いままで、PixInsightについていろいろ書いてきましたが、たぶんこれが最強です。マジで。二つの画像の拡大部分を比較したいことって、ありますよね。簡単にやる方法があります！

WBPP2.0として大きな進化をしたPixInsightの前処理。新機能がいろいろある中でも一番の強化はControl Panelです。ここでキャリブレーション方法を細かく指定できます。またCalibration Flow Diagramが素晴らしい。キャリブレーションフローが一目瞭然です！

馬頭星雲の画像の再処理をしました。写真を公開してからいただいたアドバイスや、新たに得たPixInsightのテクニックを活用しています。かぶりの除去、カラーバランスの調整、ノイズリダクション見直しました。

天体写真の画像処理には欠かせないノイズリダクション。最近、思うところがありノイズリダクションのかけ方を変えました。少し緩めたのです。理由の一つめは大切な構造を消してしまっていたこと。理由の二つ目は、ノイズリダクションしすぎた画像の違和感です。

以前に紹介したStarNetの星マスクにより微光星を暗くする手法の決定は明るい星にも作用してしまうこと。そこで今回は星マスクから明るい輝星は消し、暗い微光星だけのマスクを作ってみます。このマスクは、微光星だけの彩度をあげるなどに応用することもできます。