DnCNN代码matlab

以下是DnCNN的Matlab代码实现示例：

模型的构建和训练：

% 定义网络结构
layers = [
    imageInputLayer([40 40 1])
    convolution2dLayer(3,64,'Padding',1,'BiasLearnRateFactor',0)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,64,'Padding',1,'BiasLearnRateFactor',0)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,64,'Padding',1,'BiasLearnRateFactor',0)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,64,'Padding',1,'BiasLearnRateFactor',0)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,1,'Padding',1,'BiasLearnRateFactor',0)
    regressionLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.5, ...
    'LearnRateDropPeriod',10, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{valData, valLabels}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'Verbose',false);

% 训练网络
net = trainNetwork(trainData, trainLabels, layers, options);

上述代码使用Matlab自带的深度学习工具箱定义了一个DnCNN模型，并使用SGDM优化器进行训练。训练过程中采用了学习率衰减、随机打乱以及验证等技巧，最终得到了训练好的网络模型net。

去噪过程的实现：

% 读取待去噪图像
img = imread('noisy_image.png');
img = im2double(img);

% 对图像进行块处理
blocks = im2col(img, [40 40], 'sliding');
blocks = reshape(blocks, [40 40 1 size(blocks,2)]);

% 使用DnCNN模型进行去噪处理
denoised_blocks = predict(net, blocks);

% 对输出结果进行块重构
denoised_img = col2im(denoised_blocks, [40 40], size(img), 'sliding');
denoised_img = im2uint8(denoised_img);

% 显示去噪结果
imshow([img denoised_img]);

上述代码将待去噪的图像块化处理，然后通过DnCNN模型进行去噪处理。输出结果再通过块重构的方式合并成最终的去噪图像，并将其显示出来。需要注意的是，这里的输入图像需要先转换为双精度浮点数，输出结果也需要转换为8位无符号整数。