给出DNCNN算法，写出代码。

以下是使用MATLAB实现DnCNN（深度残差卷积神经网络）算法的示例代码：

% 导入DnCNN模型
net = importKerasNetwork('dncnn_model.h5'); % 假设已经将DnCNN模型保存为.h5格式

% 读取待去噪的图像
noisy_image = imread('noisy_image.png'); % 假设待去噪的图像为noisy_image.png

% 图像预处理
noisy_image = im2double(noisy_image); % 将图像转换为double类型
noisy_image = imresize(noisy_image, [256, 256]); % 调整图像大小为256x256（根据模型输入要求调整大小）

% 图像去噪处理
denoised_image = denoiseImage(noisy_image, net); % 调用denoiseImage函数进行图像去噪，假设已经实现该函数

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisy_image);
title('Noisy Image');

subplot(1, 2, 2);
imshow(denoised_image);
title('Denoised Image');

请注意，上述代码中的DnCNN模型的导入部分使用了`importKerasNetwork`函数，假设DnCNN模型已经以Keras（或TensorFlow）格式保存为.h5文件。如果模型是在其他深度学习框架（如PyTorch）中训练和保存的，则需要使用与该框架对应的导入函数。

此外，代码中的`denoiseImage`函数用于对图像进行去噪处理，这是一个自定义的函数，需要根据DnCNN模型的输入和输出进行相应的实现。你可以根据模型的结构和参数，在该函数中使用MATLAB的深度学习工具箱，对图像进行预处理、传递给DnCNN模型进行推理，并将去噪后的图像返回。

请确保在运行代码之前，已经安装了MATLAB的深度学习工具箱和相关依赖库，并准备好了DnCNN模型和待去噪的图像文件。