在MATLAB中，可以使用以下方法对程序进行分块处理：
使用`blkproc`函数
`blkproc`函数可以方便地对图像进行分块处理，并应用自定义函数。其基本语法如下：
```matlab
B = blkproc（A, [m n], fun, parameter1, parameter2, ...）；
```
其中：
`A` 是需要处理的图像或矩阵。
`[m n]` 是分块的大小。
`fun` 是对每个分块应用的函数。
`parameter1, parameter2, ...` 是传递给`fun`的参数。
示例：
```matlab
J = blkproc（structdis, [64 64], [8 8], @computefeatures）；
```
这里，`structdis` 是需要处理的图像或矩阵，`[64 64]` 是分块大小，`[8 8]` 是每个小块的扩展大小，`@computefeatures` 是对每个小块应用的函数。
使用`mat2cell`函数
`mat2cell`函数可以将矩阵分割成多个子矩阵，并返回一个元胞数组。其基本语法如下：
```matlab
B = mat2cell（A, [m n], [p q], ...）；
```
其中：
`A` 是需要分割的矩阵。
`[m n]` 是每个子矩阵的大小。
`[p q]` 是每个子矩阵的起始位置。
示例：
```matlab
A = [1 2 3 4； 4 5 6 7； 7 8 9 10； 10 11 12 13]；
B = mat2cell（A, [2 2], [2 2]）；
```
这里，`A` 是一个 4x4 的矩阵，`[2 2]` 是每个子矩阵的大小，结果 `B` 是一个 4x2 的元胞数组，包含4个2x2的子矩阵。
使用`reshape`和`cat`函数
可以通过`reshape`和`cat`函数将矩阵重新组合成分块矩阵。
示例：
```matlab
A = rand（64, 64）；
B = reshape（cat（3, A{:}）, 16, 256）；
```
这里，`A` 是一个 64x64 的矩阵，通过`cat`函数将其沿第三维（列）方向堆叠成3个64x64的矩阵，然后通过`reshape`函数将其重新组合成16行256列的分块矩阵。
建议
选择合适的分块方法：根据具体的应用场景和需求选择合适的分块方法。如果需要对图像进行复杂的处理，建议使用`blkproc`函数，因为它可以简化代码并提高处理效率。
注意分块大小和重叠：在分块处理时，需要仔细选择分块的大小和重叠区域，以确保处理结果的正确性和效率。
希望这些方法能帮助你更好地在MATLAB中进行程序分块处理。