请详细解释如何在Matlab中实现DnCNN算法以进行图像去噪，并附带一个简单的示例代码。

为了在Matlab中实现DnCNN算法并应用于图像去噪，推荐的资源是《Matlab深度学习去噪工具：传统与DnCNN算法整合》。通过这一资源，即使是深度学习和Matlab编程的新手，也能理解和部署DnCNN算法。DnCNN算法是基于深度卷积神经网络的一种图像去噪技术，它通过大量带噪声和无噪声图像对的训练，学习到能够有效去除噪声的模型。以下是DnCNN算法在Matlab中的基本实现步骤和示例代码：

参考资源链接：[Matlab深度学习去噪工具：传统与DnCNN算法整合](https://wenku.csdn.net/doc/5i8s68hieo?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤1：准备训练数据
首先，需要收集大量带噪声和无噪声图像对作为训练数据。数据集通常需要经过预处理，包括归一化、大小调整等。

步骤2：构建DnCNN网络
在Matlab中，可以使用Deep Learning Toolbox构建DnCNN网络。该网络由多个卷积层、批归一化层和非线性激活函数构成。示例代码如下：

layers = [
    imageInputLayer([height width 1])
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    % ... 更多卷积层 ...
    convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 1)
    regressionLayer];

步骤3：设置训练选项
接下来，设置训练选项，包括学习率、优化器、损失函数等。Matlab的trainingOptions函数用于配置这些选项：

options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Plots', 'training-progress');

步骤4：训练网络
使用准备好的带噪声和无噪声图像对来训练DnCNN网络：

net = trainNetwork(noisyImages, cleanImages, layers, options);

步骤5：应用网络进行去噪
训练完成后，可以使用得到的网络对新的带噪声图像进行去噪处理：

denoisedImage = predict(net, noisyImage);

步骤6：性能评估
最后，对去噪效果进行评估，可以通过计算峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等指标来衡量。

通过上述步骤，你可以在Matlab中实现DnCNN算法，并将其应用于图像去噪。由于该资源强调实用性和易用性，它为学生完成期末大作业、课程设计，以及科研人员在实际项目中快速部署和测试不同去噪算法提供了极大的便利。

参考资源链接：[Matlab深度学习去噪工具：传统与DnCNN算法整合](https://wenku.csdn.net/doc/5i8s68hieo?spm=1055.2569.3001.10343)