使用matlab，构建DnCNN模型进行降噪处理，模型为17层

下面是使用MATLAB构建一个包含17层的DnCNN模型进行降噪处理的示例代码：

% 导入必要的MATLAB库和模块
clear all;
close all;
clc;

% 加载训练好的DnCNN模型权重
load('dncnn_17_layers.mat'); % 假设已经训练好并保存了DnCNN模型权重

% 读取待降噪的图像
image = imread('noisy_image.png'); % 假设待降噪的图像为PNG格式

% 图像预处理
image = im2double(image); % 将图像转换为双精度类型
noise_level = 25; % 噪声水平（根据实际情况调整）
noisy_image = image + noise_level/255 * randn(size(image)); % 添加高斯噪声

% 构建DnCNN模型
model = dncnn_17_layers; % 假设已经定义好了一个包含17层的DnCNN模型

% 图像降噪处理
denoised_image = predict(model, noisy_image); % 使用DnCNN模型进行降噪处理

% 显示原始图像、噪声图像和去噪图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(image);
title('原始图像');
subplot(1, 3, 2);
imshow(noisy_image);
title('噪声图像');
subplot(1, 3, 3);
imshow(denoised_image);
title('去噪图像');

上述示例代码中，假设已经训练好并保存了一个包含17层的DnCNN模型权重，并将其加载到变量 `dncnn_17_layers` 中。然后，读取待降噪的图像，并进行图像预处理，添加高斯噪声。接下来，使用加载的DnCNN模型对噪声图像进行降噪处理，并得到去噪后的图像。最后，通过显示原始图像、噪声图像和去噪图像的方式进行对比展示。

需要注意的是，以上示例代码中的模型权重和图像路径需要根据实际情况进行调整和修改。此外，还需确保已经安装了MATLAB的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。