RGBWorkingSpace（RGBWS）の原理と応用
PixInsight の数多くの処理プロセスのなかで、RGBWorkingSpace（以下 RGBWS と略します）はおそらくもっとも見過ごされやすいものの一つでしょう。少なからぬ PI ユーザーは、それが何のためのものかさえ知りません——中の各種パラメーターをいじっても、画像に目に見える視覚的効果は何も現れないように思えるので、そのまま脇に置いてしまうのです。
しかし実のところ、「輝度を抽出する」あるいは「輝度チャンネルを加える」必要のあるディープスカイ画像処理にとって、このプロセスはきわめて重要です。この記事は 2 つの部分に分かれています。まず RGBWS の原理を、続いて実際の処理におけるそれの色への影響を述べます。
人の目から話を始める：なぜ緑は特別に明るいのか
人間の視覚系は緑の光に非常に敏感です。そのため標準的な色空間で輝度（明度）を計算するとき、緑には赤や青よりもはるかに大きな重みが与えられます。
信じられませんか？下の RGB の純色画像を見てください——緑が特別に明るく、赤がそれに次ぎ、青は比較的暗く感じられませんか？これはまさに人の目の重みづけがもたらした結果です。
このような重みの配分は、白色光や日光で照らされる一般的なシーンには非常に適しています。しかし問題があります。緑は、ディープスカイ画像では実はそれほど重要ではないのです。
たとえば、Ha の輝線は深い赤で、反射星雲は青です。これらの天体にとって、赤と青のチャンネルが情報の大部分を持っており、緑のチャンネルには通常、恒星しか含まれていません。OIII の光は青と緑の混合で、銀河は全スペクトルを放射します。したがって、少数の惑星状星雲と一部の彗星の尾を除けば、ディープスカイ画像では、ノイズ以外に「緑のピクセル」と呼べるようなピクセルは通常見つかりません。
RGBWS がやること：輝度係数を再定義する
そうであるなら、私たちは PI の中で RGBWS を使って「人の目の生理的特徴に合致しない」輝度係数を定義し、各チャンネルからの実際のデータをより公平に扱わせることができます——つまり RGB の 3 チャンネルが輝度に等しく寄与するようにして、ディープスカイ画像の処理を最適化するのです。
上の画像を参照してください。
- 上半分は Default の RGBWS パラメーター（0.22：0.71：0.06）を使っています。これは人の目の視覚に合わせた重みなので、抽出された 3 つの純色の輝度は異なり、明るさの異なる 3 つのグレースケール画像が得られます。
- 下半分は 3 チャンネルの比率を同じ（0.33：0.33：0.33）にしています。3 つの純色の明るさがまったく同じになり、同じ数値のグレースケール輝度画像が得られるのがわかります。
両者で抽出される輝度はまったく異なります。
補足：RGBWS はカラーマネジメントや ICC プロファイルとは関係ありません。純粋に画像処理の段階で作用するものであり、両者を混同しないでください。
第二部：RGBWS の設定を間違えると、輝度を加えるときに何が起こるか
原理を理解したところで、続いて、RGBWS が正しく設定されていない場合、「輝度チャンネルを加える」ときにどんな状況が起こるかを見てみましょう。
- 上半分：カラー画像は「人の目の視覚でない」比率 R：G：B = 0.33：0.33：0.33 を使っています。単一数値のグレースケール画像で元の輝度を置き換えたあとも、カラー画像の彩度（Saturation）と色相（Hue）は変わりません。
- 下半分：カラー画像は「人の目の視覚」の比率 R：G：B = 0.22：0.71：0.06 を使っています。単一数値のグレースケール画像で元の輝度を置き換えたあと、彩度と色相が変化してしまいました。
青に気づきましたか？もう紫に変わってしまっています。
ここまで来れば、みなさんもおわかりでしょう。カラー画像で輝度チャンネルを「抽出」または「置き換え」しようとするとき、RGBWS の設定がどれほど重要かということが。それはあってもなくてもよいプロセスではなく、苦労して撮ってきた色を正しく保てるかどうかを決める鍵となる工程なのです。