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Modern deconvolution algorithms are often specified as minimization problems involving a non-quadratic regularization functional. When the latter is a wavelet-domain l(1)-norm that favors sparse solutions, the problem can be solved by a simple iterative shrinkage/thresholding algorithm (ISTA). This approach provides state-of-the-art results in 2-D, but is harder to deploy in 3-D because of its slow convergence.
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