窄頻配色：SHO 色板與常用調色腳本

窄頻影像的配色，是很多人從 RGB／LRGB 跨入窄頻領域時第一個撞牆的地方。這篇文章把我這幾年在窄頻調色上的觀念與工具整理成一篇，從基本觀念、SHO 色板原理，到通道正規化與各種好用的腳本，讓還在摸索的朋友有個地圖可以按圖索驥。

先建立正確的心態

窄頻天文攝影，其實不是把 SHO 以排列組合的方式（SHO、HSO、HOO……）塞進 RGB 通道這麼簡單而已，通常這樣做的結果不會令人滿意。

這就如同去星之後要處理星雲一樣，不是單純把星點加回去就解決了——這樣做常常換來星點變淡或顏色改變的問題。真正的 know-how 就藏在這些關鍵的細節裡面。

因此我的建議是：新手玩窄頻影像處理，一定就是先搞自己。請先把 RGB 與 LRGB 玩熟玩透，循序漸進再進窄頻。除非你會寫程式、對 PixelMath 的使用毫無障礙，那或許可以同時並進，但必須說這並不容易。

下面這張圖是相同的原始檔、不同學習程度下的處理結果。光是「塵埃如何上色」這一件事，從知道原理到能夠實作，我就學了兩年——不是拉拉飽和度那麼簡單而已。

SHO 色板是什麼

SHO 配色是天文攝影中常見的「窄波段調色法」，利用三種氣體的發光特性，在後期把不同波段的訊號分配到不同顏色，藉此把星雲內部不同元素的分布「可視化」。

它最大的好處是：原本肉眼看起來全都是紅色的星雲，在 SHO 之下會分出層次，讓結構、邊界與能量差異變得一清二楚。而且 SHO 並不是固定長什麼樣子——色調、飽和度和強度完全可以依攝影師的風格與美感去調整，所以它既是一種科學表達方法，也是一種宇宙藝術創作。

以下用三張影像示範三種不同的映射方式。

一、氧藍、硫紅、氫居中的配色

• OIII（氧）→ 冰藍色
• Ha（氫）→ 暗橘黃色
• SII（硫）→ 亮紅色

氧多的區域呈現冰藍色，硫多的區域是紅色，而氫介於紅色與綠色之間、變成溫暖的暗橘黃光，某些與氧交會之處則呈現粉紅色。

二、氫綠、氧藍、硫紅的自然感配色

這張影像展示了另一種 SHO 配色方式：Ha 主要對應綠色、OIII 對應藍色、SII 對應紅色。它和傳統的哈伯調色盤略有不同，這種映射讓星雲的色彩更貼近自然觀感，同時又保留了窄波段影像揭示元素分布的特性。

• Ha → 偏暗的橄欖綠／草綠色，不是鮮豔的亮綠，而是帶點沉穩的自然綠，用來勾勒星雲主要的骨架與輪廓。
• OIII → 偏天藍到湖水藍，像晴朗天空或淺海水面的藍，帶來清冷、透明的感覺，主要分布在大片區域，營造出廣闊與空靈的氛圍。
• SII → 磚紅／焦橘紅，不像純紅那麼刺眼，而是帶點橘調的暖紅，看起來比較厚重，多集中在影像底部與邊緣，像火焰或岩漿般烘托出能量感。

透過這樣的配色，不同電離元素的範圍一目了然，讓星雲呈現出如同「彩色地圖」般的立體感。

三、接近傳統哈伯調色盤的配色

本系列最後這張採用了接近傳統「哈伯調色盤」的 SHO 配色：SII 對應紅色、Ha 對應綠色、OIII 對應藍色。這種映射方式最早由哈伯太空望遠鏡推廣，目的在於把三種窄波段光線轉換為人眼可辨的顏色。

• 硫（SII）的紅色帶來穩重的過渡層次
• 氫（Ha）的綠色形成主要結構與輪廓
• 氧（OIII）的藍色鋪展在空洞與邊緣

這種組合能突顯星雲複雜的形態與能量差異，把原本難以區分、層層堆疊的氣體，轉化成如同油畫般的宇宙景象。

註：上圖處於配色階段，影像幾乎尚未大幅強化，所以呈現黯淡的狀態。

通道正規化與「一鍵轉色」的取捨

近年網路上流行用 PixelMath 把 HOO 一鍵轉成 SHO 色板，非常容易操作、速度又快，對新手很友善。不過我以早期雙峰拍的影像試用後發現，出來的成品往往長得都很類似（缺乏變化）。

使用這類公式時，我的建議是：

• 給初學者：謹慎使用，必要時自行調整顏色。此外要注意，這些 PixelMath 公式只是把通道做了正規化（Normalization），並沒有其他強化細節的功能，因此還是要先做好基本功，最後再調色。
• 給進階者：去看原作者的影片理解原理，把步驟拆解、化為己用，替自己的工具箱多添一件工具。當你遇到一時無法解決的問題時，多一副工具可以換手。

常用的窄頻調色腳本

PI 的程序或腳本可以由社群協力者自行開發推出，這也是為什麼 PI 在天文影像處理上，這幾年能配合社群快速發展的原因。覺得官方程序寫得不好或更新太慢？你自己就可以動手寫。如果你是會寫程式的業餘天文愛好者，PixInsight 論壇絕對是你大展長才的地方。以下是我常用或推薦的幾個腳本。

SHO-AIP

如果你對用 PixelMath 混合通道感到恐懼，SHO-AIP 是很好的替代。它不論在線性或非線性狀態下都可以使用，而且可以立即預覽結果。下圖中的 HSO、HOO、SHO 都是用這個腳本產生的。覺得 PixelMath 不太直覺的話，用它就對了。

Color Shifter

同樣是常用於窄頻影像調色的腳本，適合用來微調色相。PI 裡若沒有內建，Google 一下就能找到下載點。

NB Colour Mapper

這個腳本由 Mike Cranfield 與 Adam Block 一起開發，特點是可以在線性狀態下把窄頻通道配色。一般常見的混合通道腳本幾乎都是在非線性狀態下作業，因此在線性狀態下合併，能讓影像在通道合併後保有更多後續處理的空間。

NB to RGB Star Combination

如果你拍了窄頻（單色或雙峰）卻沒有拍 RGB 星點，我會推薦在線性狀態下分離星點後，用這個腳本把窄頻的線性星點轉成接近 RGB 顏色的星點，效果還滿好的。

傳統上，要處理窄頻那種洋紅色或綠色星點，只能拉掉色彩飽和度，或用較複雜的步驟去產出 RGB 星點；而這個腳本只要一步，就能得到顏色較為正常的 RGB 星點。腳本可在 setiastro 的 PI 腳本資料庫取得：https://raw.githubusercontent.com/setiastro/pixinsight-updates/main/

官方教學資源

還在看那些連作者自己都搞不清楚原理的處理影片嗎？還在套用一些現成的 PixelMath 公式、卻時常顏色出問題或看起來單調無味嗎？

PixInsight 團隊在官方 YouTube 頻道推出了窄頻影像處理的教學影片，解說了窄頻處理的基本要素與 PixelMath 公式。如果你對窄頻處理還不熟悉，十分值得一看；而 NB Colour Mapper 這類腳本，Adam Block 的頻道也有詳細的說明與示範。

PixInsight 官方窄頻影像處理教學影片（共三支）：

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

NB Colour Mapper 的詳細說明，可至 Adam Block 的 YouTube 頻道搜尋。