图像分块是一种常见的图像处理技术，其主要目的是将一幅图像分割成若干个子区域，每个子区域称为一个图像块。这种技术在图像处理中有广泛的应用，例如图像压缩、图像复原、图像分析等。以下是图像分块的一些具体实现方法：
1.基于大小的分块：这种方法是最直观的，即根据需要将图像分成大小相等的块。例如，可以将图像分成8*8的小块。这种方法的优点是简单易实现，但缺点是块的大小固定，不能适应图像内容的变化。
2.基于目标的分块：这种方法是根据图像的目标和边缘来选择需要处理的区域，对非目标区可以不做处理。这种方法的优点是可以提高处理效率，但缺点是需要对图像进行分割，增加了处理的复杂性。
3.基于算法的分块：这种方法是根据图像处理算法的特点来划分图像。例如，对于点对点的操作，可以直接采取分块策略；对于涉及一个邻域的操作，需要考虑块边缘的完整性问题；对于全局关联操作，如何将分块处理后的结果整合为原问题的结果是一个比较困难的数学问题。这种方法的优点是可以充分利用算法的特点来优化分块策略，但缺点是需要对算法有深入的理解。
在MATLAB中，可以使用`blkproc`函数来进行图像分块。例如，`output=blkproc(img,[88],'dct')`这段代码表示对图像的每个8像素*8像素的字块的列行进行DCT变换。
以上是图像分块的一些常见实现方法，具体的选择应根据实际的需求和图像的内容来决定。
