请描述如何在Matlab中实现DnCNN算法以进行图像去噪，并附带一个简单的示例代码。

在Matlab中实现DnCNN算法进行图像去噪涉及到深度学习框架的使用，这在《Matlab深度学习去噪工具：传统与DnCNN算法整合》中有详细说明。该资料不仅提供完整的源代码和数据集，还包括了详细的说明文档，即便是对Matlab和深度学习不太熟悉的学生和科研人员也能依据这些资源上手操作。

参考资源链接：[Matlab深度学习去噪工具：传统与DnCNN算法整合](https://wenku.csdn.net/doc/5i8s68hieo?spm=1055.2569.3001.10343)

DnCNN算法的实现流程大致可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：首先，需要准备一个包含有噪声和无噪声图像对的数据集。这个数据集需要被分为训练集、验证集和测试集。
2. 模型定义：在Matlab中使用深度学习工具箱定义DnCNN网络结构。网络通常包括多个卷积层、激活函数（如ReLU）和批量归一化层。
3. 模型训练：使用准备好的训练集和验证集对DnCNN模型进行训练，调整网络参数，并监控验证集上的性能以避免过拟合。
4. 模型评估：使用测试集评估训练好的DnCNN模型的去噪效果。在Matlab中，可以使用性能指标如峰值信噪比（PSNR）来评估图像去噪质量。
5. 应用去噪：将训练好的DnCNN模型应用到新的带噪声图像上，进行去噪处理。

下面是一个简化的示例代码，展示了如何使用Matlab定义一个简单的DnCNN网络，并对图像进行去噪处理：

    % 定义网络架构
    layers = [
        imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层，假设图像大小为28x28x1

        convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
        batchNormalizationLayer
        reluLayer

        convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
        batchNormalizationLayer
        reluLayer

        % 更多卷积层...

        convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same') % 输出层，输出通道为1
    ];

    % 定义训练选项
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs', 50, ...
        'MiniBatchSize', 64, ...
        'InitialLearnRate', 1e-3, ...
        'Shuffle', 'every-epoch', ...
        'Plots', 'training-progress');

    % 加载数据集并准备训练和验证数据
    % trainData = 加载训练数据...
    % valData = 加载验证数据...

    % 训练DnCNN模型
    % [dncnnNet, trainInfo] = trainNetwork(trainData, layers, options);

    % 使用训练好的模型进行去噪
    % noisyImage = 加载带噪声的测试图像...
    % denoisedImage = predict(dncnnNet, noisyImage);

请注意，上述代码仅是一个框架示例，具体实现时需要根据实际的数据集和需求进行调整。您可以参考《Matlab深度学习去噪工具：传统与DnCNN算法整合》中的详细步骤和说明文档，以确保正确实现DnCNN算法，并取得最佳的去噪效果。

参考资源链接：[Matlab深度学习去噪工具：传统与DnCNN算法整合](https://wenku.csdn.net/doc/5i8s68hieo?spm=1055.2569.3001.10343)