在MATLAB中实现DnCNN算法进行图像去噪时，如何处理不同强度的高斯白噪声？请提供针对Set12数据集的示例代码。

图像去噪是一个重要的图像预处理步骤，它能够清除图像噪声，提升图像质量。深度学习方法DnCNN因其优秀的去噪能力而备受关注。在MATLAB环境中，处理不同强度高斯白噪声的图像去噪问题时，我们可以使用预训练的DnCNN模型。这里提供的示例代码将帮助你理解如何在MATLAB中对Set12数据集中的图像进行去噪处理，并展示如何处理不同噪声强度的情况。

参考资源链接：[MATLAB图像去噪算法实现：传统与DnCNN深度学习方法对比研究](https://wenku.csdn.net/doc/4k2tsb3ji2?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装MATLAB的深度学习工具箱，然后导入预训练的DnCNN网络。在此基础上，我们可以对Set12数据集中的图像进行去噪处理。以下是一个简化的代码示例：

% 加载DnCNN网络
net = load('dncnn.mat'); % 假设已有一个预训练好的DnCNN模型
dncnn = net.model;

% 加载Set12数据集
set12 = imageDatastore('path_to_set12_dataset', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 为高斯白噪声的强度设置一个范围
noiseLevels = [25, 50, 75]; % 例如，噪声标准差为25, 50, 75

% 对每个噪声强度进行处理
for i = 1:length(noiseLevels)
    % 生成带噪声的图像
    noisySet = imnoise(set12, 'gaussian', 0, noiseLevels(i)^2);
    
    % 对带噪声图像的每一幅图像应用DnCNN去噪
    for idx = 1:numel(noisySet.Files)
        noisyImage = readimage(noisySet, idx);
        noisyImage = im2double(noisyImage); % 将图像转换为网络所需的格式
        noisyImage = cat(4, noisyImage, noisyImage, noisyImage); % 增加一个通道维度
        
        % 增加噪声
        noisyImage = noisyImage + noiseLevels(i) * randn(size(noisyImage));
        
        % 使用DnCNN模型进行去噪
        denoisedImage = predict(dncnn, noisyImage);
        
        % 处理结果
        denoisedImage = squeeze(denoisedImage); % 移除单维度条目
        denoisedImage = im2uint8(mat2gray(denoisedImage)); % 转换回图像格式
        
        % 保存去噪后的图像
        imwrite(denoisedImage, sprintf('denoised_%s_%0.2f.png', noisySet.Files{idx}, noiseLevels(i)));
    end
end

在这个示例中，我们首先加载了预训练的DnCNN模型和Set12数据集。然后，我们为DnCNN模型输入设置了不同强度的高斯白噪声，并对每幅图像使用DnCNN进行去噪。去噪后的图像被转换为适合存储的格式并保存。注意，在实际应用中，可能需要根据具体情况进行代码调整，比如输入数据的预处理和后处理步骤。

通过本示例代码，你可以观察到DnCNN在不同噪声水平下的去噪效果，评估其性能并进一步探究如何优化算法以适应特定的图像去噪需求。如果你希望进一步扩展学习，推荐深入研究《MATLAB图像去噪算法实现：传统与DnCNN深度学习方法对比研究》资源，该资源详细探讨了多种去噪算法，包括传统方法和基于深度学习的方法，并提供了一个全面的研究视角，帮助你更全面地掌握图像去噪技术。

参考资源链接：[MATLAB图像去噪算法实现：传统与DnCNN深度学习方法对比研究](https://wenku.csdn.net/doc/4k2tsb3ji2?spm=1055.2569.3001.10343)