Asker ColorMagic D Filter O3の結合方法について

最近、デュアルナローバンドフィルターを使用している方が増えており、X（旧Twitter）でもナローバンドの天体写真をよく目にするようになりました。私もAsker ColorMagic Dフィルターを使用していますが、使い始めた当初から一つ疑問がありました。それは、O3の結合方法についてです。

O3の結合における疑問

撮影対象にもよりますが、RGBのG（緑）とB（青）がO3の波長を表すことが一般的です。しかし、どうもBの画像が弱いと感じることがしばしばありました。この現象の原因を考えてみました。

私のカメラはASI6200MC Proで、Sony製のセンサーを搭載しています。PixInsightに掲載されていたSonyセンサーの波長グラフに、HaとO3の波長を重ねてみると、明らかにO3の波長部分でG（緑）よりもB（青）の受光が弱いことがわかります。このため、特に淡い天体ではBの画像が顕著に弱くなり、O3の結合に影響が出るのです。

O3の結合方法を3種類試してみた

今回は、この現象を踏まえて、Asker ColorMagic Dフィルターを使って、O3の結合方法を私が知りうる3種類について比較してみました。

1. 抽出した4つのO3の画像を加算平均する方法

まずは、**PixInsightの「ImageIntegration」プロセスを使って、4つのO3画像を加算平均する方法です。この方法では、B（青）が弱い場合は事前にHistogramTransformation（HT）**などで輝度を調整してから加算平均すると、より良い結果が得られることが分かりました。

2. PixelMathを使った合成方法

次に試したのは、PixelMathを使った合成方法です。式は以下の通りです。

B*0.2 + G*0.8

この方法は、海外のYouTubeチャンネルで見つけたものですが、なぜこのやり方が有効なのかは正直わかりません。しかし、結果的に仕上がりが良くなり、試してみる価値は十分にあります。

19:36あたりで上記のスクリプトの使用が流れます。

3. Scriptを使用した合成方法

最後に試したのは、PixInsightのScriptを使用した方法です。このDBXtractもYouTubeで見つけたのですが、非常に簡単で仕上がりも優れています。カメラのセンサーを選択し、HaO3画像とS3O3画像を指定してExtractを押すだけで、それぞれの画像を自動的に作成してくれる便利な方法です。

使用するためには以下のアドレスをPixInsghtのリポジトリに登録してインストールして下さい。
https://dbxtract.astrocitas.com/

このスクリプトを簡単に説明すると、

ファイルの読み込み:
- 最初に、D1.xisf と D2.xisf という2つの画像ファイルをPixInsightで読み込みます。このファイルは天体画像で、浮動小数点数形式のRGB画像（各色チャンネルが32ビット）です。
チャンネルの抽出 (RGBChannelExtraction):
- スクリプトはRGBチャンネルを個別に抽出し、赤（R）、緑（G）、青（B）の各チャンネルを分けます。これにより、後の処理で個別の色成分を操作することができます。
PixelMathによる処理:
- PixelMathはPixInsightの強力な数式ツールで、ピクセル単位の計算が行えます。
- HOcreateOIIIとSOcreateOIIIという2つのOIII（酸素III）を計算しています。それぞれ、B（ブルー）とG（グリーン）の値から、特定の数式を用いてOIII成分を導出します。
  - 例えば、O3_B= (_B - 0.02 / 0.82 * _R) は、青色チャンネル（_B）から赤色チャンネル（_R）の一部を引き算し、その結果を正規化してOIIIのブルー成分を得ています。
    ※係数は、センサーカメラによって値が違うと思われます。
- HA（水素アルファ）、SII（硫黄II）、およびOIIIの各チャンネルを別々に処理し、それぞれの画像を生成します。
最終的な画像合成:
- 最後に、createSHOという処理で、各成分（_SII, _HA, _OIII）を合成し、SHO（Hubble Palette）のようなカラーマッピングで画像を再構成します。この処理によって、天体画像は独自のカラー表現を持ったものに変換されます。
速度とメモリの管理:
- 処理中にメモリを効率的に使うため、途中で「スワップファイル」が書き込まれており、画像処理の高速化が図られています。たとえば、「2742.051 MiB/s」といった速度でデータが書き出されています。