ナローバンドの配色：SHO パレットとよく使う調色スクリプト

ナローバンド画像の配色は、多くの人が RGB／LRGB からナローバンドの領域へ踏み込むときに、最初に突き当たる壁です。この記事では、私がここ数年のナローバンド調色で積み上げてきた考え方とツールを一つにまとめました。基本の考え方、SHO パレットの原理から、チャンネルの正規化、そしてさまざまな便利なスクリプトまで——まだ手探りしている方が、地図をたよりに進めるようにと思ってのことです。

まずは正しい心構えを持つ

ナローバンド天体写真は、実のところ、SHO を順列組み合わせ（SHO、HSO、HOO……）で RGB チャンネルに詰め込むだけの単純な話ではなく、たいていそうやった結果は満足のいくものにはなりません。

これは、星を除去したあとに星雲を処理するのと同じで、単純に星像を足し戻せば解決というわけではありません——そうすると、星像が薄くなったり色が変わったりする問題を招くことがよくあります。本当のノウハウは、まさにこうした肝心なディテールの中に隠れているのです。

ですから私のおすすめはこうです。初心者がナローバンドの画像処理に取り組むなら、まずは必ず自分の足元を固めること。まず RGB と LRGB を存分に使い込んで習熟し、順を追って段階的にナローバンドへ進んでください。例外は、プログラムが書けて、PixelMath の使用にまったく支障がない場合で、そのときは両方を同時並行で進めてもよいかもしれません。ただ、それが簡単ではないことは言っておかねばなりません。

下のこの一枚は、同じ元ファイルを、学習の度合いの違いによって処理した結果です。「塵をどう色づけするか」というただ一つのことだけでも、原理を知ってから実際にできるようになるまで、私は 2 年かかりました——彩度をちょいちょいと上げるだけの単純な話ではないのです。

SHO パレットとは何か

SHO 配色は天体写真でよく使われる「ナローバンド調色法」で、三種類のガスの発光特性を利用して、後処理で異なる波長の信号を異なる色に割り当て、それによって星雲内部のさまざまな元素の分布を「可視化」します。

その最大の利点は、肉眼では一面すべて赤色に見える星雲が、SHO のもとでは層が分かれ、構造や境界、エネルギーの差がはっきりと見えるようになることです。しかも SHO には決まった見た目があるわけではなく——色調、彩度、強度は撮影者のスタイルや美意識にしたがって自在に調整できます。ですから、それは科学的な表現手法であると同時に、宇宙の芸術創作でもあるのです。

以下、三枚の画像で三通りの異なるマッピングのやり方を示します。

一、酸素を青、硫黄を赤、水素を中間にする配色

• OIII（酸素）→ アイスブルー
• Ha（水素）→ 暗いオレンジ黄色
• SII（硫黄）→ 明るい赤

酸素の多い領域はアイスブルーになり、硫黄の多い領域は赤に、そして水素は赤と緑のあいだにあって、温かみのある暗いオレンジ黄色の光になります。酸素と交わるところでは、ピンク色を呈することもあります。

二、水素を緑、酸素を青、硫黄を赤にする自然な感じの配色

この画像は、もう一つの SHO 配色のやり方を示しています。Ha は主に緑、OIII は青、SII は赤に対応します。伝統的なハッブルパレットとは少し異なり、このマッピングは星雲の色をより自然な見た目に近づけつつ、なおもナローバンド画像が元素分布を明らかにするという特性を保っています。

• Ha → やや暗いオリーブグリーン／草緑色。鮮やかで明るい緑ではなく、落ち着きのある自然な緑で、星雲の主要な骨組みと輪郭を描き出すのに使います。
• OIII → スカイブルーからレイクブルー。晴れた空や浅い海面のような青で、涼しげで透明な感じをもたらし、主に広い領域に分布して、広大で幻想的な雰囲気を醸し出します。
• SII → レンガ色／焦げオレンジ赤。純粋な赤ほど目に刺さらず、オレンジがかった暖かい赤で、より重厚に見え、画像の下部と縁に多く集まって、炎や溶岩のようにエネルギー感を引き立てます。

このような配色を通じて、異なる電離元素の広がりがひと目でわかり、星雲を「カラー地図」のような立体感をもって見せてくれます。

三、伝統的なハッブルパレットに近い配色

このシリーズ最後の一枚は、伝統的な「ハッブルパレット」に近い SHO 配色を採りました。SII を赤、Ha を緑、OIII を青に対応させています。このマッピングのやり方は、もともとハッブル宇宙望遠鏡が広めたもので、三種類のナローバンドの光を人間の目に識別できる色へ変換することを目的としています。

• 硫黄（SII）の赤が、落ち着いた移行の階調をもたらす
• 水素（Ha）の緑が、主要な構造と輪郭を形づくる
• 酸素（OIII）の青が、空隙と縁に広がる

この組み合わせは、星雲の複雑な形態とエネルギーの差を際立たせ、もとは見分けにくく、幾重にも積み重なっていたガスを、油絵のような宇宙の情景へと変えてくれます。

註：上の画像は配色の段階にあり、ほとんどまだ大きく強調していないため、暗い状態を呈しています。

チャンネルの正規化と「ワンクリック調色」の兼ね合い

近年、ネット上では PixelMath で HOO をワンクリックで SHO パレットに変換するのが流行っています。操作がとても簡単で速く、初心者にやさしいやり方です。ただ、私が初期にデュアルバンドで撮った画像で試してみたところ、出来上がった成果はどれも似たり寄ったり（変化に乏しい）になりがちだとわかりました。

この種の公式を使うときの、私のおすすめはこうです。

• 初心者へ：慎重に使い、必要なときは自分で色を調整してください。それから、これらの PixelMath 公式はチャンネルを正規化（Normalization）しているだけで、ディテールを強調するような他の機能はないという点にも注意が必要です。ですから、やはり先に基礎をしっかりやってから、最後に調色するのがよいでしょう。
• 上級者へ：原作者の動画を見て原理を理解し、手順を分解して自分のものとし、自分のツールボックスにもう一つ道具を加えてください。すぐには解決できない問題にぶつかったとき、切り替えられる道具がもう一つあると助かります。

よく使うナローバンド調色スクリプト

PI のプロセスやスクリプトは、コミュニティの協力者が自ら開発して世に出すことができます。これこそが、ここ数年 PI が天体画像処理においてコミュニティと歩調を合わせて急速に発展できた理由でもあります。公式のプロセスの出来が悪い、あるいは更新が遅すぎると思いますか？なら、自分で書いてしまえばよいのです。もしあなたがプログラムを書けるアマチュア天文愛好家なら、PixInsight のフォーラムはまさにその腕を存分に振るえる場所です。以下は、私がよく使う、あるいはおすすめするスクリプトをいくつか挙げます。

SHO-AIP

PixelMath でチャンネルを混ぜるのが怖いなら、SHO-AIP はよい代替になります。リニアでもノンリニアの状態でも使え、しかも結果をすぐにプレビューできます。下の図の HSO、HOO、SHO は、いずれもこのスクリプトで作ったものです。PixelMath が直感的でないと感じるなら、これを使えば間違いありません。

Color Shifter

同じくナローバンド画像の調色によく使われるスクリプトで、色相の微調整に向いています。PI に内蔵されていない場合は、ちょっと Google すればダウンロード先が見つかります。

NB Colour Mapper

このスクリプトは Mike Cranfield さんと Adam Block さんが一緒に開発したもので、その特長はリニア状態のままナローバンドチャンネルを配色できることです。一般によくあるチャンネル混合スクリプトは、ほとんどがノンリニア状態で作業しますが、リニア状態で合成すると、チャンネルの合成後にも画像がその後の処理の余地をより多く残せます。

NB to RGB Star Combination

もしナローバンド（モノクロまたはデュアルバンド）を撮ったのに RGB の星を撮っていない場合、私はリニア状態で星を分離してから、このスクリプトを使ってナローバンドのリニアな星像を RGB の色に近い星像へ変換するのをおすすめします。効果はなかなか良いです。

従来、ナローバンドのあのマゼンタ色や緑色の星像を処理するには、彩度を抜くか、あるいはやや込み入った手順で RGB の星像を作り出すしかありませんでした。このスクリプトなら、たった一手で、色の比較的まともな RGB の星像が得られます。スクリプトは setiastro の PI スクリプトリポジトリで入手できます：https://raw.githubusercontent.com/setiastro/pixinsight-updates/main/

公式のチュートリアル資料

作者自身すら原理をよくわかっていないような処理動画を、まだ見ていますか？出来合いの PixelMath 公式を当てはめては、しょっちゅう色がおかしくなったり、平板で味気ない結果になったりしていませんか？

PixInsight チームは公式の YouTube チャンネルで、ナローバンド画像処理のチュートリアル動画を公開しており、ナローバンド処理の基本要素と PixelMath 公式を解説しています。ナローバンド処理にまだ不慣れなら、十分に一見の価値があります。そして NB Colour Mapper のようなスクリプトについては、Adam Block さんのチャンネルにも詳しい説明とデモがあります。

PixInsight 公式のナローバンド画像処理チュートリアル動画（全 3 本）：

• https://youtu.be/WYPVtmhXJYk?si=-4lvZ2MkV3nXJUy-
• https://youtu.be/c-JnE7LXtn8?si=lIkN-oGzI0yjvf19
• https://youtu.be/mEdgzaiWmC0?si=s5vrp46YtKYWKsVD

NB Colour Mapper の詳しい説明は、Adam Block さんの YouTube チャンネルで検索してください。