在MATLAB中如何通过点运算调整图像的对比度和亮度，并且实现两幅图像的叠加以及噪声抑制？

当你面对图像的对比度和亮度调整，以及图像叠加和噪声抑制的任务时，MATLAB提供了强大的图像处理工具箱来完成这些操作。以下是如何使用MATLAB实现这些功能的详细步骤和代码示例：

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，我们需要加载图像并了解其数据类型。可以使用`imread`函数读取图像，并用`whos`查看图像的位深度和大小。

img = imread('image.jpg');
whos img;

接下来，进行对比度和亮度的调整。可以通过线性变换来实现，即`new_img = a * old_img + b`，其中`a`是对比度调整系数，`b`是亮度调整系数。需要注意的是，为了防止像素值溢出，需要对调整后的像素值进行限制。

a = 1.2; % 对比度调整系数
b = 30;  % 亮度调整系数
adjusted_img = uint8(clamp(a * double(img) + b));

然后，将两幅图像进行叠加。这可以通过简单的加法运算实现，但同样需要确保像素值不会溢出。

img2 = imread('image2.jpg');
叠加后的图像 = uint8(clamp(adjusted_img + img2));

对于噪声抑制，我们可以使用多种方法，比如中值滤波器。假设我们添加了高斯噪声，然后使用`medfilt2`函数去除噪声。

noisy_img = img + imnoise(img, 'gaussian');
denoised_img = medfilt2(noisy_img);

以上步骤和代码提供了图像对比度和亮度调整，图像叠加以及噪声抑制的基本方法。为了更深入地理解这些操作和它们在实际应用中的效果，建议参考《MATLAB图像处理实验：基本运算、空间变换与噪声处理》一书。该书不仅覆盖了理论基础，还提供了丰富的实验内容和代码示例，能帮助你更深入地掌握图像处理的相关技术。

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)