用matlab实现以下内容（1）读入包含对象的图像； （2）对分图像中的对象； （3）将已经分割好的对象进行颜色空间转换，比如转换到HSI色彩空间； （4）读入背景图像，也转换到HSI空间； （5）将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置，并且进行光照和颜色的处理，让效果看起来真实可信；并用代码显示出来

好的，以下是MATLAB代码实现：

% 读入包含对象的图像
object_img = imread('object_img.jpg');

% 对分图像中的对象进行分割，这里使用基于阈值的分割算法
gray_img = rgb2gray(object_img);
threshold = graythresh(gray_img);
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);

% 将已经分割好的对象进行颜色空间转换，这里转换到HSI色彩空间
object_hsi = rgb2hsi(object_img);
object_h = object_hsi(:,:,1);
object_s = object_hsi(:,:,2);
object_i = object_hsi(:,:,3);

% 读入背景图像，也转换到HSI空间
background_img = imread('background_img.jpg');
background_hsi = rgb2hsi(background_img);
background_h = background_hsi(:,:,1);
background_s = background_hsi(:,:,2);
background_i = background_hsi(:,:,3);

% 将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置，并且进行光照和颜色的处理，让效果看起来真实可信
% 这里使用基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法
object_lap = pyrdown(object_i);
for i = 1:4
    object_lap = pyrup(object_lap);
end
object_lap = imresize(object_lap, size(object_i));
object_lap = object_i - object_lap;
background_lap = pyrdown(background_i);
for i = 1:4
    background_lap = pyrup(background_lap);
end
background_lap = imresize(background_lap, size(background_i));
fused_lap = object_lap + background_lap;
fused_hsi = cat(3, object_h, object_s, fused_lap);
fused_img = uint8(hsi2rgb(fused_hsi) * 255);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(object_img);
title('Object Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(fused_img);
title('Fused Image');

这段代码实现了读入包含对象的图像，对分图像中的对象进行分割，将已经分割好的对象进行颜色空间转换，比如转换到HSI色彩空间，读入背景图像，也转换到HSI空间，将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置，并且进行光照和颜色的处理，让效果看起来真实可信，最后用代码显示出来。需要注意的是，这里使用了基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法，可以根据实际情况选择其他的算法。