1.百度百科是这样解释
定义
分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。
实现方法
所谓分水岭算法有好多种实现算法，拓扑学，形态学，浸水模拟和降水模拟等方式。分水岭算法(Watershed Algorithm)，是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或 都是连通的关系，就是分水岭（watershed）。
2.牧野这样说
分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。
其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性，更符合人眼对图像的印象。
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3.分水岭算法优缺点
优点：基于拓扑理论的数学形态学分割方法， 分水岭算法的优点是简洁、复杂度低、速度快，且提取出的物体边缘轮廓线是封闭的，能准确定位目标物体。
缺点：但是不能控制超像素的个数和紧凑度。分水岭分割会得到成千上万的集水盆，结果很细致，导致图像出现非常严重的过分割现象边缘贴合度和紧密度较低