请详细说明如何使用MATLAB进行图像的点运算和代数运算，并且提供在图像中添加噪声的步骤。

在数字图像处理中，MATLAB是一个非常强大的工具，它可以实现各种图像处理功能。对于图像的点运算，常见的操作包括灰度变换、对比度增强等。通过MATLAB可以很简单地进行这些操作。以对比度增强为例，可以使用线性变换来调整图像的对比度，例如将图像的灰度值进行缩放和平移。具体地，如果我们想将图像的对比度拉伸，可以使用如下的MATLAB代码：

参考资源链接：[MATLAB实现图像点运算与代数运算：对比度增强与噪声添加](https://wenku.csdn.net/doc/64a0e10950e8173efdc3835c?spm=1055.2569.3001.10343)

I = imread('image.png');
J = (double(I) - double(min(I(:)))) * (double(max(I(:))) - double(min(I(:))));
J = uint8(255 * mat2gray(J));

这段代码首先将图像I读入，并转换为double类型，然后使用最小值减去最小值并将结果归一化到0-1范围，最后乘以255并转换为uint8类型，以获得对比度增强的图像J。

代数运算方面，MATLAB提供了多种图像运算函数，例如imadd、imsubtract、immultiply和imdivide等。这些函数分别用于执行图像加法、减法、乘法和除法。例如，如果我们要将两幅图像进行加法运算，可以使用如下代码：

I = imread('image1.png');
J = imread('image2.png');
K = imadd(I, J);

这段代码将图像I和J进行逐像素相加，得到结果图像K。

在图像中添加噪声是模拟图像在真实环境中的干扰，常见的噪声包括高斯噪声和椒盐噪声。在MATLAB中添加高斯噪声可以使用imnoise函数，如下代码所示：

I = imread('image.png');
J = imnoise(I, 'gaussian');

这段代码将高斯噪声添加到图像I中，创建了新的图像J。

通过以上的MATLAB操作，我们可以实现图像的基本点运算和代数运算，并且能够在图像中添加噪声。学习这些操作不仅有助于理解图像处理的基本概念，还能为进一步的图像分析和特征提取打下坚实的基础。为了更深入理解这些概念和方法，建议阅读《MATLAB实现图像点运算与代数运算：对比度增强与噪声添加》这本书，它提供了丰富的理论背景和实践案例，有助于读者将理论知识应用到实际操作中。

参考资源链接：[MATLAB实现图像点运算与代数运算：对比度增强与噪声添加](https://wenku.csdn.net/doc/64a0e10950e8173efdc3835c?spm=1055.2569.3001.10343)