DNCNN去噪代码，使用matlab语句表达。

以下是一个简单的示例，展示如何使用Matlab语句实现DNCNN（深度卷积神经网络）去噪算法的代码：

% 加载DNCNN模型
load('DNCNN_model.mat'); % 假设已经训练好的模型保存为DNCNN_model.mat文件

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

% 可选：将图像归一化到[0, 1]范围
image = im2double(image);

% 设置噪声水平和去噪参数
noise_level = 25; % 假设噪声水平为25
sigma = noise_level / 255;

% 对图像进行去噪处理
denoised_image = zeros(size(image));
for i = 1:size(image, 3) % 对于RGB图像，逐通道处理
    input = single(image(:, :, i));
    input = reshape(input, [size(input, 1), size(input, 2), 1]);
    
    % 使用DNCNN模型进行去噪
    output = vl_simplenn(net, input);
    
    % 可选：将输出图像转换为[0, 255]范围
    output_image = output(end).x * 255;
    
    % 可选：将输出图像裁剪到原始输入图像的大小
    output_image = imresize(output_image, [size(image, 1), size(image, 2)]);
    
    denoised_image(:, :, i) = output_image;
end

% 可选：将去噪图像保存为文件
imwrite(denoised_image, 'denoised_image.png'); % 假设保存为denoised_image.png文件

请注意，这只是一个简单的示例。具体的实现可能会因DNCNN网络结构、模型加载方式和图像处理细节而有所不同。你可以根据自己的需求和实际情况进行修改和扩展。