为了改善磁共振(MR)图像的质量，提出一种基于双树轮廓波(DT-Contourlet)变换的MR图像降噪算法。研究了MR图像的噪声分布模型，认为这种噪声服从莱斯分布，从而推导了MR模平方图像的噪声参数估计方法。通过分析DT-Contourlet的塔型双树方向滤波器组结构，明确了DT-Contourlet不仅能保持轮廓波灵活的方向选择性，而且克服了传统轮廓波不具有平移不变性的缺点。在DT-Contourlet变换域，通过计算方差一致性测度，用局部自适应窗口估计阈值萎缩因子，对MR模平方图像的变换系数进行阈值萎缩。最后，经过DT-Contourlet反变换，实现了MR图像的降噪处理。实验结果表明，用本文算法降噪的MR仿真图像的峰值信噪比(PSNR)优于传统算法；与基于小波和轮廓波的方法相比，不同噪声方差下的PSNR平均提高了2.13 dB和0.91 dB。从视觉效果来看，该算法能在有效抑制MR图像噪声的同时，更好地保持图像的细节信息。