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SLITRONOMY: Towards a fully wavelet-based strong lensing inversion technique
SLITRONOMY: Towards a fully wavelet-based strong lensing inversion technique
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SLITRONOMY: Towards a fully wavelet-based strong lensing inversion technique

Galan, A. ; Peel, A. ; Joseph, R. ; Courbin, F. ; Starck, J.-L.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2021-03, Vol.647, p.A176 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: EDP Sciences

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2
Joint Planck and WMAP CMB map reconstruction
Joint Planck and WMAP CMB map reconstruction
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Joint Planck and WMAP CMB map reconstruction

Bobin, J. ; Sureau, F. ; Starck, J.-L. ; Rassat, A. ; Paykari, P.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2014-03, Vol.563, p.np-np [Periódico revisado por pares]

EDP Sciences

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3
Deep learning for a space-variant deconvolution in galaxy surveys
Deep learning for a space-variant deconvolution in galaxy surveys
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Deep learning for a space-variant deconvolution in galaxy surveys

Sureau, F. ; Lechat, A. ; Starck, J.-L.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2020-09, Vol.641, p.A67 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: EDP Sciences

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4
Sparse Lens Inversion Technique (SLIT): lens and source separability from linear inversion of the source reconstruction problem
Sparse Lens Inversion Technique (SLIT): lens and source separability from linear inversion of the source reconstruction problem
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Sparse Lens Inversion Technique (SLIT): lens and source separability from linear inversion of the source reconstruction problem

Joseph, R. ; Courbin, F. ; Starck, J.-L. ; Birrer, S.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2019-03, Vol.623, p.A14 [Periódico revisado por pares]

EDP Sciences

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5
3D galaxy clustering with future wide-field surveys: Advantages of a spherical Fourier-Bessel analysis
3D galaxy clustering with future wide-field surveys: Advantages of a spherical Fourier-Bessel analysis
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3D galaxy clustering with future wide-field surveys: Advantages of a spherical Fourier-Bessel analysis

Lanusse, F. ; Rassat, A. ; Starck, J.-L.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2015-06, Vol.578, p.A10 [Periódico revisado por pares]

EDP Sciences

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6
Using wavelets to capture deviations from smoothness in galaxy-scale strong lenses
Using wavelets to capture deviations from smoothness in galaxy-scale strong lenses
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Using wavelets to capture deviations from smoothness in galaxy-scale strong lenses

Galan, A. ; Vernardos, G. ; Peel, A. ; Courbin, F. ; Starck, J.-L.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2022-12, Vol.668, p.A155 [Periódico revisado por pares]

EDP Sciences

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7
Probabilistic mass-mapping with neural score estimation
Probabilistic mass-mapping with neural score estimation
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Probabilistic mass-mapping with neural score estimation

Remy, B. ; Lanusse, F. ; Jeffrey, N. ; Liu, J. ; Starck, J.-L. ; Osato, K. ; Schrabback, T.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2023-04, Vol.672, p.A51 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: EDP Sciences

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8
Weak-lensing mass reconstruction using sparsity and a Gaussian random field
Weak-lensing mass reconstruction using sparsity and a Gaussian random field
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Weak-lensing mass reconstruction using sparsity and a Gaussian random field

Starck, J.-L. ; Themelis, K. E. ; Jeffrey, N. ; Peel, A. ; Lanusse, F.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2021-05, Vol.649, p.A99 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: EDP Sciences

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9
ShapeNet: Shape constraint for galaxy image deconvolution
ShapeNet: Shape constraint for galaxy image deconvolution
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ShapeNet: Shape constraint for galaxy image deconvolution

Nammour, F. ; Akhaury, U. ; Girard, J. N. ; Lanusse, F. ; Sureau, F. ; Ben Ali, C. ; Starck, J.-L.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2022-07, Vol.663, p.A69 [Periódico revisado por pares]

EDP Sciences

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10
Sparse component separation for accurate cosmic microwave background estimation
Sparse component separation for accurate cosmic microwave background estimation
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Sparse component separation for accurate cosmic microwave background estimation

Bobin, J. ; Starck, J.-L. ; Sureau, F. ; Basak, S.

Astronomy and astrophysics (Berlin), 2013-02, Vol.550, p.1-17 [Periódico revisado por pares]

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