2005年、古代岩絵に関する学術研究会で、考古学者ジョン・ハーマン（Jon Harman）は火星地表の2枚の比較画像を目にした。一枚は見慣れた赤褐色の地表、もう一枚はNASAのアルゴリズムによって処理され、赤・緑・黄のモザイク状に強調された鮮烈なコントラストの画像だった。その劇的な視覚効果は、古代壁画を研究していた彼の直感を瞬時に捉えた。彼はその場で、自身がメキシコのバハ・カリフォルニア州の洞窟で撮影した写真にこのアルゴリズムを適用してみた。すると、何も描かれていないように見えた岩壁から、それまで誰も気づかなかった黄色い人物像がくっきりと浮かび上がった。
人間の目は時間に抗えないが、数式には抗える
岩絵の線画や色彩は、実際には消失したわけではなかった。数千年に及ぶ風化、紫外線、顔料の経年劣化によって、色彩間のコントラストが人間の網膜の解像限界以下にまで平坦化してしまっていたのだ。顔料の痕跡は、人間の視覚では識別不可能な狭い色差領域の中へと溶け込んでいた。
図：ネイティブアメリカンの岩絵作品の前に立つジョン・ハーマン。出典：NASA / Jon Harman
物理的な情報圧縮の前では、肉眼による観察は無力だった。カリフォルニア大学バークレー校で数学の博士号を取得し、医用画像処理の現場でキャリアを積んできた引退研究者のジョン・ハーマンは、宇宙探査技術の副産物を、色空間上のピクセル間距離を強制的に引き延ばす統計学的変換へと応用した。
このアルゴリズムが登場する以前、考古学者たちは自然光や斜光線、そして肉眼の頼りない知覚力だけを頼りに、石壁の絵柄を手探りで推測するしかなかった。何世紀にもわたって積み重なった塵や鉱物層は、時間という名の堅牢な壁を築いていた。人間の色覚分解能が生理的限界を超えない限り、その壁が崩れることはない。デジタル画像処理技術の学際的な介入は、人間の視覚システムが宿命的に抱えていた受動的な限界を打破した。
密集したピクセルを押し広げる：デコリレーションストレッチ
火星画像の解析に用いられていた手法は「デコリレーションストレッチ（去相関強調／decorrelation stretch）」と呼ばれる。1978年、NASAジェット推進研究所（JPL）のデジタル画像処理グループを率いていたジム・ソーハ（Jim Soha）は、統計解析で用いられるカルーネン・レーベ変換（Karhunen–Loève Transform, KLT）をデジタル画像の色強調に応用することを提唱した。衛星センサーが多重スペクトル画像を送信する際、赤・緑・青の各チャンネルのデータは物理的な同調性から極めて強く相関し、狭い範囲に密集するため、人間の目には地形の境界がほとんど判別できない。デコリレーションストレッチは、この相関した元の色分布を強制的に直交展開された新たな空間へと写像し、特徴を鮮明に分離する。
カルーネン・レーベ変換の数学的基礎は、エネルギー圧縮の最大化にある。データの共分散行列から導出される直交基底へ高次元データを射影することで、信号の大部分の分散を少数の無相関な主成分に集中させる。リモートセンシング画像において、地表物質の反射スペクトルは複数バンドにわたって強く相関し、合成画像はコントラストの低い鈍い色合いになりやすい。この強く相関した信号を行列演算によって分離することで、濁った背景に埋もれていた地形や鉱物の微細な差異を浮き彫りにするのだ。
1996年、同グループでNASAの地球観測衛星「Terra」に搭載された日本の光学機器ASTER（放射計）の応用研究を担当していたロナルド・アリー（Ronald Alley）が処理フローを高速化・高精度化し、詳細な論文にまとめた。アリーが文書を残したのは、「自分たちが何をしているのか、利用者に理解してもらうためには誰かが書き留めておかなければならない」という技術者としての素朴な職人道徳からだった。この記録こそが、後にハーマンがGoogle検索で出会う理論的礎石となった。
図：処理前：風化によりほとんど見えなくなった人物像の並ぶ岩壁。出典：NASA / Harman
図：処理後：黄色い新たな人物像が他の像の背後から鮮明に出現（メキシコ・バハカリフォルニア州サン・ボルヒタス洞窟）。出典：NASA / Harman
色あせた岩絵を何枚も密着させた半透明フィルムの束に例えるなら、デコリレーションストレッチは最大エネルギー圧縮の原理に従い、フィルム同士の微小な隙間を力ずくで引き剥がす作業だといえる。押し潰されていたピクセルが色空間全体に展開されると、一体化していた岩肌、退色した顔料、鉱物沈殿物がそれぞれ異なる色彩の極へと跳び移り、隠されていた壁画が白日の下に晒される。
アンコールワットで200点以上の壁画を再発見
ハーマンはこの理論を応用し、「Dstretch」という名称の画像処理プラグイン（米国立衛生研究所開発のImageJ向け）を開発した。彼は作業時の「色空間（color space）」の選定が決定的であることを見出した。岩絵によって、最適な色空間の座標軸が全く異なるのだ。風化した岩絵の顔料はRGB値が背景の岩石と酷似しているため、一般的なRGBモデルでは十分な分離度が得られない。ハーマンはDstretchにYCbCrやLABなどの変換色空間を組み込み、岩石表面特有の光吸収スペクトルに合わせた専用の写像行列を設計した。
このように最適化された色空間により、コンピュータサイエンスの専門知識を持たない現地の考古学調査員でも、クリックひとつで岩肌にまとわりついた時間の偽装を剥ぎ取れるようになった。このツールは世界各地の遺跡でその汎用性を遺憾なく発揮した。カンボジアのアンコールワット遺跡群では、研究者のノエル・イダルゴ・タン（Noel Hidalgo Tan）がこの手法を用いて中央祠堂などに眠る200点以上の退色した壁画を発見した。「200点」という数字は、何世代にもわたる懐中電灯と目視による調査を、デジタル画像処理の工業的威力が一瞬にして凌駕したことを示している。
エジプトのベニ・ハッサン墳墓では、古代エジプト美術では極めて珍しいコウモリやブタの描画が特定された。カナダ・アルバータ州のライティング・オン・ストーン州立公園では、馬に跨る騎手のペトログリフが鮮やかに浮かび上がった。クロウ族の戦士が敵対するブラックフット族に残した挑発的な署名とみられている。
ノルウェー西部のオールサン1（Årsand 1）遺跡では、未記録だった15点の図像が特定されただけでなく、既知の28点の図像からも新たな詳細意匠が検出された。15点の新図像と28箇所の新ディテールの発見により、アルゴリズムは数千年にわたり石壁に封印されていた歴史の原典を現代に引き渡した。
ピクセルは岩石よりも長く生き続ける
Dstretchの普及は、考古学の現場に静かな革命をもたらした。研究者は貴重な遺跡の表面に触れることも傷つけることもなく、カメラ1台とプラグインを搭載した一般的なPCを用意するだけでよい。この非侵襲的なデータマイニングにより、気候変動や人為的活動による損壊の危機に瀕している野外の岩絵を、デジタル空間の中に恒久的に保存することが可能となった。かつて数カ月を要した手作業の模写や不確実な復元作業は、数回のマウスクリックへと短縮された。世界中の岩絵研究が、静かに再始動を果たしたのである。
ハーマンはかつて、「当時の人々がなぜこうした不可思議な記号を描いたのか、現代の私たちには見当もつかないことが多い」と語っている。デコリレーションストレッチというアルゴリズムの役割は、失われた信号を掘り起こすことだけにあり、その記号の意味を解釈する営みは人間の知性に委ねられている。
1978年、NASAがこのアルゴリズムを構築したのは、数億キロメートル彼方の異星の赤土を観測するためだった。だが、数学的変換はすべてのピクセルを等しく公平に扱う。密集した色彩を力強く解き放つことで、肉眼には見えなかった古代の人形やコウモリたちが、自ら岩の中から歩み出てきたのである。
参考リンク：
- NASA技術移転・スピンオフ特集
- Gizmodo報道
- Hacker Newsコミュニティの議論
