GPT答：

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以下是一个简单的Matlab程序，用于将分割成无数张方形小纸片的照片进行拼凑复原：

```matlab
% 读取原始照片
original_image = imread('original_photo.jpg');

% 将照片分割为小纸片
num_rows = 10; % 假设将照片分割为10行
num_cols = 10; % 假设将照片分割为10列

[row_size, col_size, ~] = size(original_image);
row_step = row_size / num_rows;
col_step = col_size / num_cols;

% 创建一个空白画布用于拼凑复原
reconstructed_image = zeros(row_size, col_size, 'uint8');

for i=1:num_rows
    for j=1:num_cols
        
        % 获取当前小纸片的灰度值边缘信息（这里假设使用Sobel算子）
        current_piece_gray_edge_info = edge(rgb2gray(original_image((i-1)*row_step+1:i*row_step, (j-1)*col_step+1:j*col_step)), 'sobel');
        
        % 将当前小纸片放置到对应位置上（这里假设直接覆盖）
        reconstructed_image((i-1)*row_step+1:i*row_step, (j-1)*col_step+1:j*col_step) = current_piece_gray_edge_info;
    end
end

% 显示拼凑复原后的图片
imshow(reconstructed_image);
```

请注意，以上代码仅是一个简单示例，并未考虑实际情况中可能遇到的各种问题。在实际应用中，可能需要更加复杂和精细的算法来识别和拼凑小纸片。