提出了一种结合USFFTCurvelet变换的各向异性扩散图像去噪模型。它有机结合了Curvelet变换和各向异性扩散（P-M扩散）两者的优点。通过P-范数方法选择合适的梯度阈值K

P-M扩散过程通过处理经过Curvelet变换得到的图像的不同尺度的Curvelet系数矩阵

实现了建立在对图像多尺度分析的基础上的新P-M扩散模型。实验表明

新模型的处理结果能有效避免传统P-M扩散出现的阶梯效应

同时更好地保留图像的纹理和细节。