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提出一种新的自由分布式(FDR)假设检验阈值和非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像去噪方法。该方法首先在NSCT域利用统计学中的自由分布式错误发现率(FDR)假设检验方法来设定阈值,再通过软阈值函数进行去噪,且不依赖信号的长度。实验结果表明:该方法能够更有效地去除遥感图像的高斯噪声,提高图像的峰值信噪比;同时利用NSCT变换的平移不变性抑制了去噪中的伪Gibbs失真效应,较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息,从而明显改善了图像的视觉效果。