GPT答：

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以下是一个简单的MATLAB程序，用于将分割的小纸片通过边缘灰度值进行拼凑复原：

```matlab
% 读取所有小纸片的图片
num_pieces = 100; % 假设有100张小纸片
pieces = cell(num_pieces, 1);
for i = 1:num_pieces
    pieces{i} = imread(['piece', num2str(i), '.jpg']); % 假设图片文件名为piece1.jpg, piece2.jpg, ...
end

% 计算每个小纸片的边缘灰度值
edge_values = zeros(num_pieces, 4); % 存储每个小纸片四条边的平均灰度值
for i = 1:num_pieces
    edge_values(i, 1) = mean(pieces{i}(1,:,3)); % 上边缘灰度值（假设RGB图像）
    edge_values(i, 2) = mean(pieces{i}(:,end-1,3)); % 右边缘灰度值（假设RGB图像）
    edge_values(i, 3) = mean(pieces{i}(end,:,3)); % 下边缘灰度值（假设RGB图像）
    edge_values(i, 4) = mean(pieces{i}(:,1,3)); % 左边缘灰度值（假设RGB图像）
end

% 根据相似性将小纸片进行拼凑复原，这里只是一个简单示例，实际应用中可能需要更复杂的算法来匹配和拼接各个部分。

% 显示拼凑后的完整照片
reconstructed_image=cell(10);
for i=0:9 
   for j=0:9 
       idx=i*10+j+1;
       reconstructed_image{j+1,i+11}=pieces{idx};
   end 
end 

imshow(cell2mat(reconstructed_image));
```

请注意，这只是一个简单示例，并不包含完整而精确地重建过程。在实际应用中可能需要更多复杂和精细化处理来确保正确匹配和拼接各个部分。