用途：面向 MATLAB 中无法整体载入内存的大图像，提供基于 blockedImage 的分块处理模式，并说明如何利用并行计算与自定义适配器。
主要能力：创建只读或可写的 blockedImage；用 getBlock、getRegion、gather 读取数据；用 apply 逐块处理并支持 UseParallel、BorderSize、Level、ExtraImages、BatchSize、Resume 等参数；用 images.blocked.MATBlocks 保存非图像结果；用 makeMultiLevel2D、LevelImages 生成金字塔；用 crop 做虚拟裁剪，用 selectBlockLocations 配合掩膜限定处理范围。
使用方式：构造示例为 bim = blockedImage("large_image.tif")；可写模式为 blockedImage(dest, imageSize, blockSize, initVal, Mode="w")；处理示例为 apply(bim, @fcn)。处理 TIFF 前建议先用 imfinfo 检查，若任一轴超过 10000 像素、通道多于 RGB 或含多个 IFD，则考虑使用 blockedImage。指向目录或多文件数据集时，应先按 references/data-discovery.md 的七步流程分析。
适用场景：整片图像、地理栅格、3D 显微体数据、分块拼接图；也适用于数据可放入内存但希望借助并行集群加速读写的情况。
限制：图像可轻松放入内存且无需并行时，应使用 imread/imwrite；一般图像显示应使用 matlab-display-image 技能；本技能不涉及深度学习网络结构或训练循环设计。3D 数据应使用 volshow 与 viewer3d，不要逐层压平为 2D。并行需 Parallel Computing Toolbox。其余细节暂未提供。