如何使用MATLAB实现图像的对比度调整和亮度调整，并进行图像叠加操作？请提供详细的代码示例。

在图像处理领域，对比度和亮度调整属于点运算的基本操作，而图像叠加则是代数运算的一种应用。对于MATLAB初学者来说，理解这些基础操作的原理及其在实际问题中的应用尤为重要。在此过程中，你可以通过《MATLAB图像处理实验：基本运算、空间变换与噪声处理》一书来获取理论和实践知识。

参考资源链接：[MATLAB图像处理实验：基本运算、空间变换与噪声处理](https://wenku.csdn.net/doc/2nrkvc2dh3?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，对比度调整可以通过线性变换来实现。假设原始图像为f(x, y)，对比度调整后的图像g(x, y)可以通过以下公式计算得到：
\[ g(x, y) = a \cdot f(x, y) + b \]
其中，a为对比度系数，b为亮度调整系数。如果a>1，则对比度增加；如果0<a<1，则对比度减少。b的值决定了图像的整体亮度，b>0时亮度增加，b<0时亮度减少。

例如，假设我们希望将图像的对比度加倍，亮度减少10个灰度级，可以使用以下MATLAB代码实现：

% 假设img为原始图像矩阵
a = 2; % 对比度系数
b = -10; % 亮度调整系数
new_img = a * img + b;

接下来，我们来看如何进行图像叠加。假设我们有两个图像img1和img2，通过加法运算可以实现图像的叠加效果：

叠加后的图像 = img1 + img2;

在进行图像叠加时，需要注意图像尺寸必须一致，且像素值必须在合适的范围内，避免溢出。

通过上述操作，你可以对MATLAB中的图像进行基本的点运算和代数运算。《MATLAB图像处理实验：基本运算、空间变换与噪声处理》一书中不仅包含了这些基础概念的详细解释，还提供了丰富的实验指导和代码示例，帮助你更深入地理解和掌握图像处理技术。在学习了基础概念后，你可以进一步探索空间变换如图像旋转和缩放，以及噪声抑制技术，这些都将为你的图像处理学习之旅打下坚实的基础。

参考资源链接：[MATLAB图像处理实验：基本运算、空间变换与噪声处理](https://wenku.csdn.net/doc/2nrkvc2dh3?spm=1055.2569.3001.10343)