在找到波峰後，下一步就是利用模糊數學的概念找到最佳閾值，進行分割。
個人理解就是不確定，像天氣怎麼樣？這樣的大雨中雨小雨之間的界限，就是不確定的，它和確定數學是相對的。
在2個波峰之間，到底閾值是多少合適，這是個模糊的，不同的方法，不同的目的，可能就是得到不同的數值，這就應用模糊數值的概念得到閾值。
模糊閾值的數學公式
模糊程度是由模糊率函式來確定，當模糊率最低的時候，這時候分割效果最好。其中模糊率與隸屬函式相關，模糊數學的基本思想是隸屬度的思想。應用模糊數學方法建立數學模型的關鍵是建
立符合實際的隸屬函式。
這是選擇**
影象的自適應模糊閾值分割法
其中模糊率的大小與隸屬度函式u（x）和直方圖大小（h（k））
其中隸屬度函式選用的s函式，如式（2）。其中該函式的窗寬需要給定，這裡改進就是使用波峰之間的距離乘以乙個係數，作為窗寬。根據**前人的研究，係數常設定為0.3。
依據：
具體的程式**:
自適應模糊閾值分割
不過，該方法存在一些缺陷，
（1）該方法對於純單峰的影象，不能計算閾值，
（2）要求目標在影象中占用較大的比例，但是例如遙感影象，感興趣目標一般比小的情況下，這樣在直方圖中形成的波峰比例比較小，可能波峰不明顯，這種可能要做些變換，所以要求在查詢波峰的時候有所側重，對於波峰比較敏感的演算法。
影象的自適應模糊閾值分割法
基於模糊閾值的自適應影象分割方法
自適應閾值
自適應閾值函式 void vcadaptivethreshold cvarr src,cvarr dst,double max val,int adaptive method cv adaptive thresh mean c,int threshold type cv thresh binary,...
OpenCV 閾值處理 二 自適應閾值
因此在同一副影象上的不同區域採用的是不同的閾值，從而使我們能在亮度不同的情況下得到更好的結果。自適應閾值函式 dst cv.adaptivethreshold src,maxvalue,adaptivemethod,thresholdtype,blocksize,c dst 引數 src 8位單通道...
自適應的閾值化
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