DnCNN算法去噪处理，MATLAB代码

DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）是一种用于图像去噪的深度学习算法。下面是使用MATLAB实现DnCNN算法进行图像去噪处理的代码示例：

% 加载预训练的DnCNN模型
net = denoisingNetwork('DnCNN');

% 读取带噪声图像
noisy_image = imread('noisy_image.png'); % 替换为实际的带噪声图像路径

% 将图像转换为范围在[0, 1]之间的双精度类型
noisy_image = im2double(noisy_image);

% 使用DnCNN模型进行去噪处理
denoised_image = denoiseImage(noisy_image, net);

% 显示原始图像、带噪声图像和去噪后的图像
figure
subplot(1,3,1)
imshow(noisy_image)
title('带噪声图像')

subplot(1,3,2)
imshow(denoised_image)
title('去噪后的图像')

subplot(1,3,3)
imshowpair(noisy_image, denoised_image, 'montage')
title('对比')

% 保存去噪后的图像
imwrite(denoised_image, 'denoised_image.png'); % 替换为实际保存路径

上述代码首先使用`denoisingNetwork`函数加载预训练的DnCNN模型。然后使用`imread`函数读取带噪声的图像，将图像转换为双精度类型，并将像素值范围缩放到[0, 1]之间。

接下来，使用`denoiseImage`函数将带噪声图像输入DnCNN模型进行去噪处理，得到去噪后的图像。

最后，使用`imshow`函数显示原始图像、带噪声图像和去噪后的图像，并使用`imwrite`函数保存去噪后的图像。

请注意，以上代码仅为示例，需要确保已经安装了DnCNN算法相关的工具包，并替换代码中的文件路径和文件名为实际使用的图像路径和保存路径。