如何描述dncnn模型去噪过程的损失函数和信噪比？

DnCNN模型是一种深度卷积神经网络，用于图像去噪任务。它的损失函数通常使用均方误差（MSE）来衡量输出图像与原始无噪声图像之间的差异。具体而言，对于每个像素位置$(i,j)$，损失函数的计算方式为：

$$
\text{loss} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{N} (x_{\text{denoised}}(i,j) - x_{\text{clean}}(i,j))^2
$$

其中，$x_{\text{denoised}}(i,j)$表示网络输出的去噪图像在位置$(i,j)$的像素值，$x_{\text{clean}}(i,j)$表示对应的原始无噪声图像中的像素值，$N$表示图像的尺寸。

信噪比（SNR）是一个常用的指标，用来度量去噪算法的性能。在图像去噪任务中，SNR可以通过计算原始无噪声图像与去噪后图像之间的均方误差和噪声图像之间的均方误差之比来估计。具体计算方式为：

$$
\text{SNR} = 10 \cdot \log_{10} \left(\frac{\sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{N} (x_{\text{clean}}(i,j))^2}{\sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{N} (x_{\text{clean}}(i,j) - x_{\text{denoised}}(i,j))^2}\right)
$$

其中，$x_{\text{clean}}(i,j)$表示原始无噪声图像在位置$(i,j)$的像素值，$x_{\text{denoised}}(i,j)$表示去噪后图像在相同位置的像素值。SNR的值越高，表示去噪效果越好。