1.一种视频显著图提取方法，其特征在于包括以下步骤：①假定待处理的原始二维视频中包含的视频帧的总帧数为T，且假定待处理的原始二维视频中的视频帧的宽和高对应为W和H；采用H.264视频编码标准对原始二维视频进行编码，得到原始二维视频的编码码流；然后服务端通过网络将原始二维视频的编码码流传输给用户端；②用户端对服务端发送来的原始二维视频的编码码流进行解码，得到原始二维视频对应的解码视频以及解码视频中的每帧解码帧中的每个尺寸大小为8×8的子块的运动矢量、解码视频中的每帧解码帧中的每个尺寸大小为8×8的子块中的每个像素点的DCT系数，将原始二维视频对应的解码视频中的第t帧解码帧记为将中的第h个子块

的运动矢量记为MVh,t，将中的第h个子块中坐标位置为(x1,y1)的像素点的DCT系数记为DCTh ,t(x1 ,y1)，其中，1≤t≤T，1≤x≤W，1≤y≤H，表示中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，1≤x1≤8,1≤y1≤8；

③根据原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧中的每个子块中的所有像素点的DCT系数，获取原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧中的不同子块之间的纹理相似性；然后根据原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧中的不同子块之间的纹理相似性，获取原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧中的每个子块的纹理对比度和纹理复杂度；再根据原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧中的每个子块的纹理对比度和纹理复杂度，获取原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧中的每个子块的纹理显著值，进而得到原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧的纹理显著图，将度，对于将中的第h 个子块的纹理对比度记为F h , t ，

图，获取原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧的运动显著图，将的运动

显著图记为{St,motion(x,y)}，其中，St,motion(x,y)表示{St,motion(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；所述的步骤④的具体过程为：④-1、将原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧中的每个子块的运动矢量作为对应子块中的每个像素点的运动矢量，从而得到原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧的运动矢量图；对于将中的每个子块的运动矢量作为对应子块中的

每个像素点的运动矢量，得到的运动矢量图，记为{MVt(x,y)}，其中，MVt(x,y)表示{MVt(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的运动矢量；④-2、计算原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧的全局运动参数向量，对于FMVt(x,y)的水平分量，FMVty(x,y)表示FMVt(x,y)的垂直分量；④-5、计算原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧的运动显著图，对于频对应的解码视频中的每帧解码帧的运动中心坐标位置；对于根据{St,motion(x,y)}，获得的运动中心坐标位置，记为(xm,ym)，⑤-4、根据原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧的运动中心坐标位置，计算原始二维视频对应的解码视频中的每帧解码帧的运动不确定性图；对于根据(xm,

ym)，获得的运动不确定性图，记为{Vt(x,y)}，将{Vt(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为Vt(x,y)，Vt(x,y)＝f(pm(x,y))，其中，f( )为函数表示形式，f(pm(x,y ) ) ＝- p m ( x ,y ) × l o g 2 ( p m ( x ,y ) ) - (1 - p m ( x ,y ) ) × l o g 2 (1 - p m ( x ,y ) ) ，