在MATLAB环境中，边缘检测是图像处理中的一个关键步骤，用于识别图像中物体的边界，以便于后续的分析和理解。本项目专注于使用经典阿拉克（Haralick）方法进行简单边缘检测，这是一种基于纹理特征的算法，尤其适用于检测具有复杂纹理的图像。
哈拉利克边缘检测器是由Ronald G. Haralick提出的，它主要利用了图像的纹理统计特性，如共生矩阵和相关的纹理特征。在MATLAB中，我们可以实现这一方法，首先对图像进行预处理，然后计算共生矩阵，提取纹理特征，最后根据这些特征来识别边缘。
`detect_edges_haralick.m`是这个项目的主程序文件，它包含了实现哈拉利克边缘检测算法的MATLAB代码。代码可能包括以下步骤：
1. **图像读取与预处理**：程序会加载图像，例如`eagle.png`，然后可能进行灰度化、归一化等预处理操作，以便于后续的分析。
2. **共生矩阵计算**：共生矩阵是哈拉利克纹理分析的基础，它记录了像素对之间的关系。对于每个像素，程序会计算其周围像素的共生矩阵，矩阵的每个元素表示特定灰度值对出现的频率。
3. **纹理特征提取**：接下来，程序会从共生矩阵中提取各种纹理特征，如对比度、相关性、能量和熵等。这些特征能够反映图像的纹理信息，有助于边缘识别。
4. **边缘检测**：利用提取的纹理特征，程序将确定哪些像素变化显著，即可能是边缘的像素。这通常涉及到特征阈值的选择和应用，只有当特征值超过阈值时，才标记为边缘。
5. **结果可视化**：程序会将检测到的边缘用不同颜色或线型标出，并与原始图像一起显示，便于用户查看和验证。
`license.txt`文件通常包含软件的许可协议，规定了代码的使用、分发和修改条件。在使用这个代码库时，确保遵循其中的规定。
哈拉利克方法在边缘检测上提供了一种独特的视角，特别是在处理具有复杂纹理的图像时，它可以提供更丰富的信息。然而，这种方法也有其局限性，比如计算量较大，对噪声敏感，且边缘定位可能不如Canny或Sobel等经典算子精确。在实际应用中，根据具体需求和场景，可能需要结合其他方法或优化策略来提高边缘检测的性能。
