自适应模糊阈值分割

在找到波峰后，下一步就是利用模糊数学的概念找到最佳阈值，进行分割。

什么是模糊数学？

   个人理解就是不确定，像天气怎么样？这样的大雨中雨小雨之间的界限，就是不确定的，它和确定数学是相对的。

在2个波峰之间，到底阈值是多少合适，这是个模糊的，不同的方法，不同的目的，可能就是得到不同的数值，这就应用模糊数值的概念得到阈值。

模糊阈值的数学公式

模糊程度是由模糊率函数来确定，当模糊率最低的时候，这时候分割效果最好。其中模糊率与隶属函数相关，模糊数学的基本思想是隶属度的思想。应用模糊数学方法建立数学模型的关键是建立符合实际的隶属函数。

    

这是选择论文图像的自适应模糊阈值分割法

其中模糊率的大小与隶属度函数u（x）和直方图大小（h（k））

其中隶属度函数选用的S函数，如式（2）。其中该函数的窗宽需要给定，这里改进就是使用波峰之间的距离乘以一个系数，作为窗宽。根据论文前人的研究，系数常设定为0.3。

依据：

具体的程序代码:

自适应模糊阈值分割

不过，该方法存在一些缺陷，

（1）该方法对于纯单峰的图像，不能计算阈值，

（2）要求目标在图像中占用较大的比例，但是例如遥感图像，感兴趣目标一般比小的情况下，这样在直方图中形成的波峰比例比较小，可能波峰不明显，这种可能要做些变换，所以要求在查找波峰的时候有所侧重，对于波峰比较敏感的算法。

参考论文：

【1】图像的自适应模糊阈值分割法

【2】http://blog.csdn.net/flydreamgg/article/details/8114262

【3】基于模糊阈值的自适应图像分割方法