在图像显著性分割中直接对原始图像进行阈值分割处理得到的效果不太好的原因

图像显著性分割是指从图像中分离出最具有显著性的区域，通常是指与背景或周围环境有显著差别的区域。直接对原始图像进行阈值分割处理得到的效果不太好的原因主要有以下几点：

1. 光照变化问题：阈值分割对光照变化比较敏感，如果图像中存在光照不均或强烈的反光等情况，阈值分割的效果会受到影响。

2. 噪声影响：阈值分割对噪声比较敏感，如果图像中存在噪声，阈值分割的效果会受到影响。

3. 目标区域大小不一：阈值分割通常只能分割出大小适中的目标区域，如果图像中存在大小差异较大的目标区域，阈值分割的效果会受到影响。

4. 目标区域形状复杂：阈值分割通常只能分割出简单形状的目标区域，如果图像中存在形状复杂的目标区域，阈值分割的效果会受到影响。

因此，在图像显著性分割中，通常需要使用更加复杂的算法，如基于区域的方法、图论方法、深度学习方法等，来提高分割效果。