インテグレーションのリジェクション・アルゴリズムにまつわるよくある誤解

インテグレーションのときにどのリジェクション（rejection）アルゴリズムを使うべきでしょうか？ネット上には「枚数でリジェクション法を選ぶ」という経験則が出回っており、多くのチュートリアルもそのまま丸写ししています。しかし、この規則には実のところ少なからぬ誤解があります。本記事では私の考えをお話しします。

よくある経験則

ネット上に出回っている「rules of thumb」はおおよそ次のとおりです：

枚数が 15〜20 枚より少ないなら、median integration を使い、sigma clipping は行わない。
枚数が 15〜20 枚より多く、40〜50 枚より少ないなら、average integration に outlier rejection を組み合わせ、kappa を 2.5、反復 2 回に設定する。
枚数が 40〜50 枚より多いなら、average integration に outlier rejection を組み合わせ、kappa を 3（またはそれ以上）に設定し、反復は 1 回だけにする。

私の見解

この「枚数でリジェクション法を選ぶ」という知識は、実のところすでに少し時代遅れで、問題は次の点にあります：

まず画像の品質を確認することこそが正解です。 品質をしっかり管理しなければ、どんなリジェクション法を選んでも無駄です。
どのリジェクション・アルゴリズムにもそれぞれ長所と短所があり、画像の枚数だけで判断するのは正確ではありません。
枚数でリジェクション法を選ぶとして、枚数が非常に少ない場合はどうするのでしょうか？ この枠組み自体が、すべての状況を網羅できていないのです。

いくつかの補足

上記の規則を、私は「丸ごと鵜呑みにすること」はおすすめしません（元の出典は APP フォーラムの関連する箇所です）。その中の少なからぬパラメータ設定は、実のところ問題があります。
Reject kappa には high と low があり、特別な必要がなければ、私は両者を同じ数値には設定しません。
私自身は中央値（median）でのインテグレーションを使ったことがありません。私の画像はどれもあらかじめ品質をチェックしてあるからです。

まとめると：「何枚ならどのリジェクション法を合わせるか」に頭を悩ませるよりも、まず画像の品質管理をしっかり行い、それぞれのリジェクション法の背後にある特性と適用される状況を理解したうえで、実際のデータに応じて調整するほうがよい、ということです。