根据给定的文件信息，本文将详细阐述图像分割中的相关知识点，特别是针对光线变化适应性强的图像分割算法。
图像分割是机器视觉和计算机视觉领域的一个基础而关键的环节，目的是将图像分割成若干个组成部分或对象，以便进行后续分析处理。图像分割算法的选取取决于应用场景和分割目标的特性。常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、区域增长、边缘检测、聚类分析、图割、水平集和分水岭算法等。
文档中提到了分水岭算法，这是一种模拟地形浸水过程的分割技术。其基本思想是将图像的灰度值看作地形的高度，像素点看作地形上的点。在每个局部最小值点处扎洞，然后模拟水浸入地形的过程，随着“水位”升高，逐渐淹没整个地形。当不同的“水”即将相互交融时，在它们之间构建堤坝，最终堤坝将地形分割为不同的区域，对应于图像中的不同对象。
分水岭算法在处理图像分割时存在一个普遍问题，即过度分割（Over-segmentation）。也就是说，该算法容易识别出许多不相关的区域，尤其是在噪声较多的图像中。为了解决这一问题，研究者们提出了一系列改进措施，比如使用标记控制分水岭过程，只在特定的标记点进行浸水，从而控制分割区域的数量。
本研究由张乾坤、常发亮和王英泽三位作者撰写，提出了一种适应光线变化能力强的图像分割算法。在对表面光滑物体进行图像分割时，传统方法往往会因为物体表面的反光造成光斑位置信息与实际物体信息出现较大差异，导致分割结果出现孔洞或不完全分割。本研究提出的方法基于自动分水岭算法，通过自动识别物体未出现光斑区域信息以及背景信息，设置分水岭标记点，再采用分水岭算法进行分割，从而有效避免了由于反光造成的图像分割过程中出现的孔洞以及光线变化对物体分割造成的影响。
文献中提到的其他分割算法，如最大类间方差法、二维Otsu方法和灰度级-梯度算法等，都反映了图像分割领域在算法优化和适应不同条件下的发展。例如，最大类间方差法（Otsu算法）通过寻找类间方差最大时的阈值来进行图像二值化分割；刘健庄提出的二维Otsu方法则是将一维Otsu算法推广到二维图像，从而改善分割效果；吴一全等人则提出了一种结合灰度级和梯度信息的快速迭代阈值分割算法，旨在加快运算速度并提高分割效果。
本研究不仅针对光滑表面物体的图像分割中反光和光线不均匀问题提供了有效解决方案，还对分水岭算法的改进以及图像分割技术的优化提供了参考和启发，对于推动图像分割领域的进步有着重要意义。
