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Curvelet变换是继小波变换和Ridgelet变换之后,更适合图像处理的一种多尺度变换,它能同时获得对图像平滑区域和边缘部分的稀疏表达,且具有很强的方向性。针对软阈值和硬阈值去噪方法存在的不足,提出了基于Curvelet变换域的软硬阈值折中去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化,实验结果表明该方法对图像中的边缘曲线特征有更好的复原。去噪后图像PSNR值更高,视觉效果更好。