画像の選別：Blink と SubframeSelector をどう使い分けるか
一晩まるごと撮り終えると、ハードディスクの中には数十枚から百枚あまりのライトフレームが眠っています。次に直面する最初の問題はこうです——どれを残し、どれを捨てるか？ PixInsight では、これには二つの道があります——一つは Blink を使って目で見る道、もう一つは SubframeSelector（以下 SS と略します）にソフト側で数値化して評点させる道です。この記事では、私がここ数年で得た画像選別についての心得を整理し、この二つのツールそれぞれの位置づけと、私が実際にどう取捨しているかをお話しします。
初心者：まずは自分の目と頭を信じる
多くの人は最初から SS に飛びつき、各画像の FWHM、SNRWeight、Noise といった数字を並べて研究しようとします。ですが、もし枚数が多くない（たとえば 50〜100 枚未満の）場合、正直なところ SS はさほど役に立たないこともあり、Blink でさっと一通り見たほうがかえって速いのです。
さらに重要なのは、これらの測定値どうしに必然的な関係があるわけではないということです。よほど極端な数値——たとえば画面にそもそも星が一つもない——でもない限り、数字だけを見ても目で判断するより信頼できるわけではなく、必ずしも速いわけでもありません。
私はよく一つの例を挙げます。以前、ある同好の方から SS での選別について尋ねられたことがありました。初心者への私のアドバイスはいつも、まず Blink と自分の目と頭を組み合わせて判断するのがよい、というものです。SS にできることは、目と頭を足せばほぼできてしまいますし、SS の中には実はいくつかの落とし穴が潜んでいて、かえって写真の品質を見誤る原因になりかねません。
その最も典型的なものが、「SNR は高いのに、写真の品質は良くない」という状況です。よくある原因は、薄雲によって星の数が減り、その結果 SNR の数字が押し上げられるものの、この一枚は実際には使えない、というものです。こうしたケースは、他の変数も合わせないと正しく判断できません。ですが人間の頭と目に替われば、たいてい一秒でこの一枚は品質が良くないと見抜けます。
ですから、まずは自分の頭と目を信じて、自分が撮った写真をしっかり見てあげましょう。
Blink 段階でそのまま淘汰する画像
Blink のこの関門では、見た瞬間にためらわずふるい落とす画像がいくつかあります。
- フィルターホイールのけられ
- ひどい流れ（トレイル）
- さらにひどい流れ
- ひどいピンボケ（星の中心に黒い穴が現れる）
- 雲にほとんど覆われて天体がほとんど見えない
- 天文台の屋根が写り込んでいる
もう一つ、これまで触れていない、少し厄介なものがあります——大口径で撮影し、なおかつ高層の薄雲の影響を受けた画像です。この種の画像の厄介なところは、たいていインテグレーションして RGB を合成したあとになって初めて問題に気づく、という点です——星が広がってしまうのです。もしバッチ全体の中で、正常な画像の数が高層の雲の影響を受けた画像より多くないなら、この星が広がった画像は淘汰して撮り直すしかありません。
SubframeSelector の位置づけ：数値化と重み付け
では SS は無用なのでしょうか？ もちろんそんなことはありません。SS の基本機能は、設定した条件、あるいは測定値に応じて各画像の重みを変えて出力することです。言い換えれば、その真価は「残すか捨てるかの二者択一で淘汰してくれる」ことにあるのではなく、「基本的に合格するすべての画像に異なる重みを割り当てる」ことにあり、それによってそれらが異なる貢献度でインテグレーションに参加できるようにするのです。
SS が検出できるパラメータは少なくありません。たとえば、星の形で評価したいなら、eccentricity（星の離心率）というパラメータを参考にできます。これは星の輪郭がどれだけ変形しているかを測るものです。楕円形の星の輪郭について、長軸の直径を a、短軸の直径を b（a は b 以上）とすると、離心率は (1 − b² / a²) の平方根に等しく、星の縦横比は b / a になります。離心率が 0 に近いほど星は丸く、1 に近いほど引き伸ばされています。
実際の操作では、私は検査した画像を星の丸さで並べ替え、そのあと Blink に戻って、丸さの評点が低かった画像がいったいどういう状況なのかを確認します——もちろん他のパラメータも合わせて参考にできます。
私の今のやり方
正直なところ、Blink の関門だけは今も自分の目で見ますが、それ以外の評価作業はほとんどコンピューターに任せてしまっています。記事の中で SS を実演するのは、どちらかというと皆さんにその動作のロジックを理解してもらうためのものです。本番になったら、私はコンピューターに複数のパラメータを総合して自動で画像の重みを与えさせ、そこに適切なピクセルリジェクションのアルゴリズムとパラメータを組み合わせてインテグレーションします。
こうする目的は、基本的に合格するすべての画像を適切な重みでインテグレーションに参加させ、それぞれが払うべき分をきちんと払い、撮影した画像と積み上げた総露出時間を最適化して、天体画像の S/N 比をできる限り高めることにあります。
ですから全体の流れはこう理解できます——Blink（目で見張り、ボツを淘汰する）→ コンピューターに渡して数値化・重み付け → インテグレーション。目は一秒で判断できることを担い、コンピューターは重みを精密に計算する必要があることを担う。それぞれが自分の持ち場を果たすのです。