如何在MATLAB中应用DnCNN算法针对不同强度的高斯白噪声图像进行去噪？请提供使用Set12数据集的示例代码。

在MATLAB中实现DnCNN去噪算法，首先需要下载或训练一个适用于高斯白噪声的DnCNN模型。接着，使用该模型对Set12数据集中的图像进行去噪处理。在处理不同强度噪声时，可以将噪声水平作为输入参数传递给模型。由于直接使用模型可能涉及深度学习框架和预处理步骤，以下是一个示例代码，展示了如何在MATLAB环境下模拟这一过程：

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，确保你已经下载了DnCNN模型文件，并将其路径添加到MATLAB路径中。然后，可以使用以下代码处理Set12数据集中的图像：

% 添加模型路径
addpath('path_to_DnCNN_model/');

% 加载Set12数据集
set12 = imageDatastore('path_to_set12/');

% 遍历数据集中的每张图像
for i = 1:num_images
    img = readimage(set12, i); % 读取图像
    noisy_img = img + noise_level * randn(size(img)); % 添加高斯白噪声
    
    % 使用DnCNN模型进行去噪处理
    denoised_img = DnCNN_denoising(noisy_img, noise_level);
    
    % 保存或显示去噪后的图像
    imwrite(denoised_img, ['denoised_image_' num2str(i) '.png']);
end

% DnCNN去噪函数定义（示例，需根据实际模型进行调整）
function denoised_img = DnCNN_denoising(noisy_img, noise_level)
    % 这里是调用DnCNN模型进行去噪的伪代码
    % 实际应用时，需要加载预训练模型并进行相应的前向传播操作
    % denoised_img = model.predict(noisy_img, noise_level);
end

在实际应用中，`DnCNN_denoising` 函数需要加载DnCNN模型，并根据噪声水平进行前向传播以去除噪声。由于深度学习框架（如MATLAB的Deep Learning Toolbox）通常需要预设的网络结构和训练好的模型权重，这里仅提供了一个框架性的代码示例。你需要根据实际使用的DnCNN模型的API来完成去噪功能的实现。

对于不同强度的噪声，可以在循环中改变`noise_level`变量的值。另外，由于本示例中未包含DnCNN模型的加载和初始化，你需要自行准备或训练一个适用于高斯白噪声的DnCNN模型。

此外，为了验证去噪效果，可以使用PSNR等评价指标对去噪前后的图像进行质量评估。在MATLAB中，可以使用内置函数`imfilter`进行均值滤波、中值滤波等传统去噪算法的实现，并使用`psnr`函数计算PSNR值。

完成上述步骤后，你将能够直观地比较不同去噪算法对于Set12数据集中图像的处理效果，以及不同噪声水平下的去噪性能。

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)