ソンブレロ銀河の処理

4月８日から２１日までの間にこまめに撮影した、M104ソンブレロ銀河の画像を処理しました。PixInsightの使い方を学びながらですので、気づいた点をまとめておきます。

タカハシε-130D（焦点距離：430mm）ですが、センサーが１インチのASI 183MMですので、結構大きく写ります。ぼんやりしているのは、仕方ありませんが・・・

L：102分、R：109分、G：54分、B：54分です。他にHaを105分撮影しましたが、ノイズが多くて使えませんでした。

複数のマスターの処理方法

連続して撮影した同じフィルターのサブフレームは、それぞれのフラット、フラットダーク、ダークでキャリブレーションしますが、その後インテグレーションして個別のマスターを作らないほうが良さそうです。Cloudy Nightsを読むと、次の三つの方法が使われていました。

① 全てのキャリブレーション済みサブフレームをまとめてインテグレーション
② 個別にマスターを作り（2個しかなければコピーして増やし）インテグレーション
③ 個別のマスターをPixelMathで、撮影時間に比例させて結合

どうも①の方法が、一番ノイズが少ない画像をインテグレーションできるようです。今回はこれを採用しました。そのため撮影するたびに、キャリブレーションして、SubframeSelectorで選別し、重み付けをしたファイルを保存しておきます。その後、それらをまとめてアラインメント、ローカルノーマライゼーション、インテグレーションと進めていきます。

MureDenoiseはDBEでノイズが増える？

MureDenoise自身は強力にノイズを減らしてくれます。使えるのは、インテグレーションしてクロップした後までで、それ以上の画像処理、例えばDBEをする前でなければなりません。次はMureDenoiseを適用する前のL画像と、適用後のL画像です。

このMureDenoiseは、適用の強さを表すVariance Scaleを1.11と標準的な数値にしています。これだけだと素晴らしいノイズ削減ができているのですが、この画像にDBEで背景の均一化をすると、次のように盛大にノイズがでます。

Cloudy Nightsでは、Variance Scaleを下げれば良いとする人や、このストレッチ画像がSTF（Screen Transfer Function）を使っているためであり、実際には問題はないとする人がいます。そのため次のようにVariance Scaleを0.6に下げてみました。

その結果、ノイズ削減の効果は弱くなりますが、DBEを実行してもそれほどノイズは現れませんでした。全てのマスターにこの方式を適用し、RGB結合とストレッチをすると次のようになります。結局ノイズが多く、満足した結果にはなりませんでした。

インテグレーションの前にローカルノーマライゼーション（LN）をしていることが、MureDenoiseに悪影響を与えているかもしれないと思い（Cloudy Nightsでそのように書いている人がいました）、LNをスキップしてみましたが結果は同じでした（光害地では、時間の経過によって明るさがかなり異なりますので、LNは必須の機能だと思っています）。

とうとうMureDenoiseをあきらめ、ストレッチ後に通常のMLT (MultiScaleLinearTransform）を使ったノイズ削減処理をすると、次のようにだいぶ改善されます。

L画像についても同様にMureDenoiseはせず、RGBをIntegrationして作った「抽出L」もしくは「合成L」画像と結合して「スーパーL」画像を作り、RGBにLRGBCombinationするという方式でやりました。LRGBCombinationは、コントラストを高め、背景のノイズを削減するのに絶大な効果がありますね。

これから

MureDenoiseがうまくいかないのは、もともとノイズの多い画像に適用しているからでしょうか？Deconvolutionも、以前のセンサーの294MC Proほど顕著な効果が出ないために、使っていません。このあたりもこれから調べてみる必要がありそうです。

光害地ではL画像はノイズまみれになるだろうと考えて、代わりにHaを使えないか試行してきましたが、勝手な思い込みでした。実際に撮影してみると、横浜市内でもL画像がしっかり使えることが分かりました。

※追記（2021/4/26)

背景が暗くて寂しいので、少し背景を明るめにし、星をシャープにして強調してみました。これでも暗いような気がしますが・・・

なお、輝星の光条が８つに割れているのは、鏡筒の回転位置を変更する前と後のデータが混在しているためです。

※追記（2021/4/27)

上の修正画像は、L画像を強調し過ぎました。これでは銀河がぼやけてしまいます。

やはりやり過ぎは良くないようです。Inside PixInsightを読み直し、インテグレーションしてすぐの全ての画像（Ha,L,R,G,B）を再インテグレーションしてL画像を作り直してみました。さらにそれほど効果は大きくないもののDeconvolutionを掛けました。多少締まった感じになったかもしれません。強調の仕方によって、次の２種類を作ってみました。