Een normale sigma clipping voor outlier rejectiion moet al behoorlijk effectief werken vanaf 20-30 opnames en zal vrijwel alle strepen moeten kunnen weghalen.
Een Lineair fit clipping is een outlier rejection filter wat nuttig is als je geen goede data normalisatie hebt over het hele beeldveld. Dat ontstaat als je data combineert van verschillende nachten en verschillende atmosferische condities. Dat betekent dus als je data hebt met duidelijk verschillende gradienten in de opnamen. ( en geen software hebt die dat kan oplossen voor het stacken… ;-) ).
Dus inderdaad, zoals @KeesScherer aangeeft, alle strepen gewoon meestacken en outlier rejectie aanzetten. Meestal is 1-2 iteraties met 2,5-3 kappa voldoende ;-) Als je 100 opnames hebt zou 1 iteratie met 3 kappa alles weg moeten krijgen. Je wilt niet te veel iteraties doen en ook de kappa niet te laag zetten. Dat is funest voor de kwaliteit van de stack, omdat je dan ook goede data gaat wegggooien.