【追記 2020/12/28】
本記事の内容のいくつかは、9.0a1で改善、解消が見られました。詳しくは以下の記事もご覧ください。
hpn.hatenablog.com
さて、それでは前回の「外観編」に引き続き、今回は「ステライメージ9」（SI9）の機能面にフォーカスしてレビューしていこうと思います。
前回記事はこちらから。
hpn.hatenablog.com
セルフフラット補正
まずはSI9の新機能の1つ、「セルフフラット補正」についてです。
セルフフラット補正は、処理中の画像自身からフラットフレームを作成し補正を行う機能です。このような手法は以前からあって、主なテクニックとしては
- 天体の写っているライトフレームから星や星雲を消去し、フラットフレームとして利用する（FlatAide、同Pro、Photoshopでの処理等）
- 背景部分の輝度分布を元に多次元関数による近似を行い、フラットフレームとする（PixInsight、IRIS、YIMG等）
などがよく知られています。SI9の「セルフフラット補正」は前者の流れをくむものです。
実はこの機能、中身は「スターシャープ」フィルターを応用したもので、テクニックとしては以前から知られていたものです。具体的な手順は以下のページに詳しいです。
www.astroarts.co.jp
ただ、この方法は「スターシャープ」フィルターのパラメータ設定などが面倒で、必ずしも実用的とは言い難い面がありました。これを、設定を簡単にした上で単独機能として搭載したのがSI9の「セルフフラット補正」というわけです。
その具体的な効果ですが、例として以前撮影したM27の画像に適用してみます*1。この画像では周辺減光がかなりしっかり出ている上、センサー上のゴミも写り込んでいます。これに対してセルフフラット補正を実行します。
操作パネルはこんな感じ。操作できるパラメータは「最大値」と「半径」だけです。
「最大値」は背景中で最も明るい部分の輝度を指定するもので、通常は中央の星雲と背景との境界部分の明るさに相当します。セルフフラット補正で生成されるフラットフレームは、この「最大値」を超える輝度を持つ領域については真っ白になります。フラット補正は、星雲等の写っているライトフレームをフラットフレームで割る（除算する）ことで明るさを均す操作ですが、フラットフレームが真っ白な部分については除算の効果が及びません*2。こうすることで、星雲の部分を保護しつつ、他の領域については周辺減光やカブリを補正できるというわけです。
一方、「半径」の方はフラットフレームを作成する際の星像の消え具合に関係するパラメータです。多分ですが、「スターシャープ」フィルターにおける「半径」と同じ意味合いで、この数字が大きくなるほどザックリと星像が削られる形になるのではないかと思います。大きすぎると副作用も大きいはずで、基本的にはデフォルトの数字で良さそうです。
「最大値」の数字は、「セルフフラット補正」を起動した時点で勝手にそれっぽい数字が入っていますが、たいていは不適当な値になっています。そこで、「ピクセル情報」ツールで星雲と背景の境界付近の領域を右クリックし、「レベル最大値にする」をクリックします。こうすると「最大値」の項に境界領域の輝度の数値が入ります。
この状態でOKを押すと……
一発でかなりきれいに背景がフラットになりました。ただ、画像左上にゴミの跡がまだ比較的しっかり残っています。そこで「半径」を最小値の0にしてかけ直してみると……
かなり良くなりましたが、完全に消えるまでには至りません。とはいえ、簡単な操作にもかかわらず、かなりのレベルで画像がフラットになるので、便利に使える場面は少なくないと思います。
……と、一見非常に便利で強力な「セルフフラット補正」ですが、もちろん弱点も存在します。
1つ目は、これは他のセルフフラット系手法にも共通するのですが、画像全体に天体が広がっているような写真には向かないという点です。セルフフラットはオリジナル画像から星と星雲を消去してフラット画像として用いますが、星雲や分子雲が画像全体に広がっていると、これを消去するのはほぼ不可能です。また、「最大値」以上の輝度の領域をフラットフレーム上で真っ白に飛ばすということは、星雲が広がっている場合、その星雲上のカブリなどが除去できないということで、その意味でも大きく広がった天体に適用するには難があります。基本的には、惑星状星雲や系外銀河など、画像中で星雲が占める面積が少ない写真向きの手法と言えます。
2つ目は、カブリが酷すぎる画像には使えないという点。例えば以下の画像をご覧ください。
この画像では周辺減光に加え、ミラーボックスによる乱反射や光害により、長辺に沿ってやや明るい領域ができてしまっています。こうしたものに対し、上に書いたような手順に従ってセルフフラット補正を行うと……
一見きれいになったように見えますが、ちょっと強調してやるとご覧の通り。
長辺に沿って明るい領域が残っているのが分かります。これは、元画像においてこの領域が、中央の系外銀河周辺より明るかったため。つまり、設定した「最大値」よりこの領域が明るいため、フラットフレーム上では真っ白になり、結果として補正が働かなかったのです。
では、逆にこの明るいところを「最大値」にしてやればいいかというと、その場合は背景こそきれいになるものの、今度はメインの系外銀河にもセルフフラット補正の効果がかかってしまいます。淡い領域が消えるなど副作用も大きく本末転倒です。
このような場合は、レタッチソフト等で別途補正するか、トリミングでごまかすか、セルフフラット補正自体を諦めるかくらいしか選択肢がありません。
3つ目は、ゴミの影の除去には比較的弱そうな点。上の作例でも見られましたが、ゴミの影は輝度が大きく落ち込むため、必要な補正量が大きくなり、ちょっとした誤差が大きな影響を与えてしまうようです。こればかりは仕方がありません。カメラをしっかり掃除してそもそもゴミが写り込まないようにするか、事後的にレタッチするくらいしか手がなさそうです。
また、弱点とまでは言い切れませんが、この手順で作成されたフラットフレームを確認できないのも、人によっては気分悪く感じるかもしれません。
コンポジット
SI9では、コンポジット機能も速度の面で大きく強化されました。また、自動位置合わせの精度も向上しているとのこと。速度については次の段で検証するとして、精度について実際のところはどうでしょうか？
ステライメージの「自動位置合わせ」は、画角の狭い画像で位置合わせが失敗するケースがしばしばありました。これはおそらく
- 写っている星の数が少ない。
- 星像が膨らんでいてアンカーとして有効に働かず、ノイズに引っ張られる。
あたりが原因ではないかと疑っていますが、ハッキリしたことは分かりません。
で、とりあえずSI8のレビューの際、位置合わせに失敗したデータセットを放り込んでみると……
あ、ダメだ、これorz
残念ながら、ズレる画像はやはり盛大にズレてしまうようです*3。ちなみにSI8の結果も、以前のレビュー結果とはズレ方が違うので、継続的に色々と手が入ってはいたようです。。
ただ、上のように改善した例もあるので、アルゴリズムというか判定パラメータに手が入っているのは間違いないようですが……。とはいえ、やはり100%信頼できるというわけにはいきません。このあたりが「自動処理モード」に手を伸ばしにくい一因にはなっています（とはいえ、後述するようにコンポジット速度が大幅に向上したので、失敗してもやり直ししやすくなったのは助かりますが）。
高速化
そして、SI9の最大の売りともいえるのが「高速化」です。
画像処理エンジンを根本から見直すとともに、処理の並列化を進めることでマルチコア環境を存分に生かせるようになっているとのこと。ではその実力を見てみましょう。
計測環境は以下の通りです。
- CPU：Ryzen 7 2700X（8コア16スレッド、常時4GHzにオーバークロック）
- メモリ：32GB（DDR4-3200/PC4-25600, レイテンシ：15-15-15-35-2N）
- ストレージ：Samsung 970 Pro 512GB
この環境下で測定を5回行い、その平均値を算出しています。なお、計時は手動で行っており、ある程度の誤差を含んでいるので、その点はご了承ください。
さて、まずはファイルの読み込みから。製品サイトの紹介によれば、圧倒的に高速になっているようですが……
www.astroarts.co.jp
SI8, SI9の「自動処理モード」でコンポジットパネルに128枚のCR2ファイル（5184×3456ピクセル）を読み込ませた結果がこちら。
ほぼ公式の結果通りですね。読み込みは確かに圧倒的に早くなっています。CPU使用率を見てみると、SI8では読み込み時に1コアのみ跳ね上がっているのに対し、SI9ではほとんど動きがありません。おそらく、読み込み速度を上げるために展開処理をある程度省いているのではないかと思いますが、読み込み時に必ずしも必要ない処理なのであれば、体感速度を上げるために後回しにするのは十分理にかなっています。
では、展開が必ず必要になる「詳細編集モード」ではどうでしょうか？32枚のCR2ファイル（5184×3456ピクセル）を読み込ませてみると……
必ず展開処理が必要になるためか、SI9の速度は大幅に落ち込みました。それでもSI8よりはまだ高速です。
CPU使用率は、SI8ではほぼ全スレッドにタスクが割り振られている一方、SI9では2～4個ほどのスレッドに処理が集中しています。これを見ると、SI8でもマルチスレッド化に取り組んでいたものの、スケジューリングによるオーバーヘッド等により、かえって速度が低下した感じがします。SI9は、あえてスレッドへの割り振りを絞り、オーバーヘッドを抑制する方向で速度を上げたのでしょう。
とはいえ、Photoshop 2021のCameraRawでは同じ32枚のCR2を展開するのに、全コアをフル稼働させて43秒ほどしかかかっていません。まだまだ改良の余地はあるはずです。
また、これは以前から指摘していますが、CR2を読み込む際、相変わらず「Canon CR2を読み込み中…」、「Canon CR2を画像に変換中…」のダイアログがいちいち最前面にポップアップし、フォーカスを持って行ってしまいます。おかげで読み込んでいる間は他の作業が全くできません。このダイアログにはほとんど情報がありませんから、表示しないようにすればいいだけの話なのですが、昔からなぜ頑なに表示し続けるのか、本当に理解に苦しみます。
一方、FITSファイルの読み込みについてですが……
「自動処理モード」で32枚のFITSファイル（5184×3456ピクセル）を読み込ませた場合、やはりSI9の圧勝でした。CPU使用率を見ると、SI8, SI9ともに全スレッドを使っているものの、SI9の方が全体的に使用率が高く、効率よくマルチスレッドを使い切っていることが分かります。
ところが「詳細編集モード」に切り替えて同じファイルを読み込ませてみると、なんとSI9がSI8の後塵を拝する結果に。CPU使用率を見るとSI9の方が全コアを使えていますが、CR2の読み込みでSI8が陥ったのと同様、スケジューリングによるオーバーヘッドが発生しているのかもしれません。そのあおりもあるのか、SI9でFITSファイルをハンドリングすると、やや重いような感じもします。
次は「コンポジット」関連の一連の操作です。「詳細編集モード」で32枚のFITSファイル（5184×3456ピクセル）を読み込んだのち、「自動位置合わせ」、「コンポジット」（加算平均＆バイキュービック、加算平均（σクリッピング）＆バイキュービック）のそれぞれについて計測しました。
結果はこれまたSI9の圧勝です。
「自動位置合わせ」については、公式サイトにも説明がありますが、SI9でCPUの利用効率が大きく向上しています。SI8でも全スレッドを使ってはいますが、使用率の上下動が大きく、必ずしも効率的にスレッドを使い切れていませんでした。SI9ではここが改善され、常に高い使用率が維持されるようになりました。
そして圧巻なのはコンポジット。SI8では2～4スレッドしか使用しておらず、使用率がおしなべて低かったのは確かですが、SI9は完全に別次元です。もはやスレッド数云々どころの差ではありません。アルゴリズムに根本的に手が入ったとみていいでしょう。
一方、加算平均（σクリッピング）の方は大した差が付きませんでした。CPU使用率の推移を見てもSI8とSI9に大きな差は見られず、これについてはほぼ手つかずと見ていいでしょう。以前指摘した、CR2ファイルを読み込みながらのコンポジット（加算平均（σクリッピング））が非常に遅い問題もそのままです*4。
hpn.hatenablog.com
かなり時間のかかる作業ですし、ダークフレームやフラットフレームの作成、撮影時にディザリングを行った場合などには有用なので、ここが短縮されるとありがたかったのですが、そう都合よくは行かないようです。
【追記 2020/12/28】
「加算平均（σクリッピング）」の速度については、9.0a1で大幅に改善しています。
とはいえ、全体として見るとかなりの高速化を果たしていることは確かで、かなり使用感は良くなりました。バージョンアップの価値は十分あるかと思います。
その他
高速化のメリットが享受できるだろうSI9ですが、難点もいくつか存在します。
まず……これはおそらくバグの類だろうと思うのですが、レベル調整のスライダーやトーンカーブ調整のアンカーポイントの動きが明らかに重すぎます。症状は以下の動画を見てもらえれば一目瞭然です。
www.youtube.com
www.youtube.com
処理している画像の方は、マウスの動きに追従して明るさが変わっているのですが、操作にスライダーやアンカーポイントがまったく追いついていません。作業できないことはないですが、かなり不快なので早く修正してほしいところです。
【追記 2020/12/28】
これらの点については、9.0a1で解消されました。
そして、こちらはソフトの機能自体の問題なのですが、フィルタ類をはじめとした各種機能がちょっと古くなってきたのじゃないかという気がします。例えばノイズ低減に関しては、SI9は相変わらず「ぼかし」を中心とした処理がメインになっていますが、現在はDeNoise AIのようにAIを活用したものや、NeatImageやNik CollectionのDefine 2などノイズパターンを検出して積極的に除去をかけるものなどが主流です。積極的なノイズ除去が天体写真にとって本当に好ましいことかどうかは議論の余地のあるところだとは思いますが、現実のトレンドはそういう方向に流れつつあるように思われます。
また、「周辺減光／カブリ補正」についても、相変わらず「周辺減光には放物面、カブリには平面」で補正をかけていますが、今のPCの性能を考えれば、もっと高次の曲面で高精度な補正が可能なはずです。「セルフフラット補正」は確かに優秀な機能ですが、それだけで救えない場面も多々あるので、こうした部分も改良してほしいところです。
GPUの活用が相変わらず進んでいないのも気になるところ。開発スタッフの人材等の問題もあるのだとは思いますが、画像が高画素化して作業がますます重くなっている現状を考えると、ぜひとも検討してみてほしいところです*5。
