曲波(curvelet)分析是小波分析、脊波分析发展过来的一种新的多尺度分析方法。由一维小波张成的二维小波只能有效表示含“点奇异”的二维函数；脊波变换巧妙地通过拉东变换把“直线奇异”转化为“点奇异”，再用小波进行处理，能获得对含“直线奇异”的二维或高维函数最优的非线性逼近；单尺度脊波利用局域剖分的方法将“曲线奇异”转化为“直线奇异”来处理；曲波变换则是由特殊的滤波过程和多尺度脊波组合而成的，它具有多尺度、多角度、各向异性的特点，是图像边缘的最稀疏的表达。第一代曲波变换分为子带分解、平滑分块、重正规化和脊波变换四个步骤，实现起来冗余度很大，后来提出了一种新的框架体系，并提出了与此相关的两种离散快速算法，即第二代曲波变换。 本文首先基于wrapping算法分析曲波系数的特征，然后利用曲波域阈值法去除随机噪声，比较了多种阈值函数，合成数据的实验表明平移不变块阈值的效果不错，最后应用曲波变换，并借助于从贝叶斯观点得到的迭代阈值公式分离一次波和多次波，试验结果表明，本方法具有较好的效果。