1.一种视频生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取视频数据，所述视频数据包括未处理视频数据；

根据所述视频数据获取所述未处理视频数据中的未处理单采样图片帧集，所述未处理单采样图片帧集包含若干未处理单采样图片；

通过每个所述未处理单采样图片里面的每个采样元点的周围采样元点的采样值获取每个未处理单采样图片里面的每个可能图片干扰区；

采集每个所述可能图片干扰区匹配的每个周围可能图片干扰区，并通过每个所述可能图片干扰区的采样值、每个所述可能图片干扰区匹配的每个周围可能图片干扰区的采样值和每个可能图片干扰区与匹配的每个所述周围可能图片干扰区的间隔来计算每个所述可能图片干扰区的采样特性标量；

采集每个所述可能图片干扰区的层次特性目标和层次特性值，并通过每个所述可能图片干扰区的层次特性值、每个所述可能图片干扰区的层次特性目标和每个所述可能图片干扰干扰区匹配的每个所述周围可能图片干扰区的层次特性目标来计算每个所述可能图片干扰区的目标特性标量；

通过所述采样特性标量和目标特性标量获取每个所述可能图片干扰区的特性标量；

采集每个未处理单图片匹配的相关图片帧集和每个未处理图片匹配的周围未处理单采样图片，并通过每个所述未处理图片匹配的相关图片帧集里面的每个未处理图片和每个未处理图片匹配的周围未处理图片获取每个所述可能图片干扰区的每个相关区和每个可能图片干扰区的运动方位；

通过每个所述可能图片干扰区的每个相关区和每个可能图片干扰区的运动方位获取每个所述可能图片干扰区的相关标量；

通过所述特性标量和相关标量获取每个未处理单采样图片中的每个干扰区，并对每个未处理单采样图片里面的每个干扰区进行处理。

2.根据权利要求1所述的视频生成方法，其特征在于，所述的通过每个所述未处理单采样图片里面的每个采样元点的周围采样元点的采样值获取每个未处理单采样图片里面的每个可能图片干扰区，具体包括：采集每个未处理单采样图片里面每个采样元点周围的8个采样区域的采样元点，并标记为每个未处理单采样图片里面的每个采样元点的每个周围采样元点；

计算每个采样元点和匹配采样元点的每个周围采样元点的采样差，并标记为每个采样元点的每个采样区别值，其中，单个采样元点匹配8个采样区别值；

整理出每个采样元点的每个采样区别值里面超出标准采样区别临界点的采样区别值的个数，并将每个采样元点的每个采样区别值里面超出标准采样区别临界点的采样区别值的个数除以每个采样元点周围的采样区域的个数标记为每个采样元点的采样区别水平；

针对每个未处理单采样图片里面的每个采样元点，如果任意一个采样元点的采样区别水平不小于标准采样区别临界点，并且任意一个采样元点的每个周围采样元点的采样区别水平不小于标准采样区别临界点的周围采样元点的个数超过1个时，则将此采样元点确认为可能图片干扰区。

3.根据权利要求2所述的视频生成方法，其特征在于，所述的采集每个所述可能图片干扰区匹配的每个周围可能图片干扰区，并通过每个所述可能图片干扰区的采样值、每个所述可能图片干扰区匹配的每个周围可能图片干扰区的采样值和每个可能图片干扰区与匹配的每个所述周围可能图片干扰区的间隔来计算每个所述可能图片干扰区的采样特性标量，具体包括：采集每个未处理单采样图片里面的每个可能图片干扰区的周围的5个采样区域的每个可能图片干扰区，并标记为每个可能图片干扰区的周围可能图片干扰区；

整理出每个所述可能图片干扰区的周围可能图片干扰区的个数；

获取每个所述可能图片干扰区和匹配的可能图片干扰区的每个周围可能图片干扰区的毕达哥拉斯度量值；

通过每个所述可能图片干扰区和匹配的可能图片干扰区的每个周围可能图片干扰区的毕达哥拉斯度量值、每个可能图片干扰区的采样值和每个可能图片干扰区匹配的每个周围可能图片干扰区的采样值，获取每个未处理单采样图片里面的每个可能图片干扰区的采样特性标量；

计算每个可能图片干扰区的采样特性标量，其中，采样特性标量的表达式为：

i

其中，Hj表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张未处理单采样图片里面的顺序j个i

可能图片干扰区的采样特性标量，Y j表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张未处理单i采样图片里面的顺序j个可能图片干扰区的周围可能图片干扰区的个数，f j,k表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张未处理单采样图片里面的顺序j个可能图片干扰区和顺序ji个可能图片干扰区匹配的顺序k个周围可能图片干扰区的毕达哥拉斯度量值，Nj表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张未处理单采样图片里面的顺序j个可能图片干扰区的采i样值，Nj,k表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张未处理单采样图片里面的顺序j个可能图片干扰区匹配的第k个周围可能图片干扰区的采样值，n为正整数。

4.根据权利要求3所述的视频生成方法，其特征在于，所述的采集每个所述可能图片干扰区的层次特性目标和层次特性值，具体包括：针对未处理单采样图片帧集里面的其中一个未处理单采样图片的其中一个可能图片干扰区，将穿过此可能图片干扰区的线段进行数次移动处理，以取得数个特性线段；

针对其中一个特性线段，累积此可能图片干扰区和此特性线段的此可能图片干扰区的每个周围可能图片干扰区的采样差，并把所述采样差的累积值标记为此可能图片干扰区的采样层次值；

把此可能图片干扰区匹配的每个采样层次值里面的极数标记为此可能图片干扰区匹配的层次特性目标；

把此可能图片干扰区匹配的每个采样层次值里面的极数匹配的特性线段和0°方向的偏差度数标记为此可能图片干扰区匹配的层次特性目标。

5.根据权利要求4所述的视频生成方法，其特征在于，每个可能图片干扰区的目标特性标量的表达式为：i

其中，Xj表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张为处理单采样图片里面的顺序j个i

可能图片干扰区的目标特性标量，ψj表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张未处理单i采样图片里面的顺序j个可能图片干扰区的层次特性目标，ψj,k表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张未处理单采样图片里面的顺序j个可能图片干扰区匹配的顺序k个周围可i能图片干扰区的层次特性目标，F j表示未处理单采样图片帧集里面的顺序i张未处理单采样图片里面的顺序j个可能图片干扰区的层次特性值。

6.根据权利要求5所述的视频生成方法，其特征在于，所述的采集每个未处理单图片匹配的相关图片帧集和每个未处理图片匹配的周围未处理单采样图片，具体包括：针对未处理单采样图片帧集里面的每个未处理单采样图片，对未处理单采样图片帧集里面的每个未处理单采样图片做记号，以获取未处理单采样图片帧集里面的每个未处理单采样图片的顺序，其中，所述未处理单采样图片帧集里面的顺序m张未处理单采样图片的顺序号为m；

记录未处理单采样图片帧集里面的未处理单采样图片的个数，记为A，未处理单采样图片的顺序标记为q，未处理单采样图片标记为Dq；

如果q超过一号标准临界点P，则此未处理单采样图片匹配的一号相关图片帧集标记为[Dq‑P，Dq‑P+1，...，Dq‑1]；如果q不超过一号标准临界点，则此未处理单采样图片匹配的一号相关图片帧集标记为[D1，...，Dq‑1]；如果q为1，则此未处理单采样图片匹配的一号相关图片帧集里面为空；如果M减去m超出一号标准临界点，则此未处理单采样图片匹配的二号相关图片帧集标记为[Dq+1，...，Dq+P‑1，Dq+P]；如果A减去q不超出一号标准临界点，则此未处理单采样图片匹配的二号相关图片帧集标记为[Dq+1，...，DA]；如果A减去q为0，则此未处理单采样图片匹配的二号相关图片帧集为空，其中，Dq‑P表示未处理单采样图片帧集里面顺序为q‑P的未处理单采样图片，Dq‑P+1表示未处理单采样图片帧集里面的顺序为q‑P+1的未处理单采样图片，Dq‑1表示未处理单采样图片帧集里面顺序为的q‑1未处理单采样图片，Dq+1表示未处理单采样图片帧集里面顺序为q+1的未处理单采样图片，Dq+P‑1表示未处理单采样图片帧集里面顺序为q+P‑1的未处理单采样图片，Dq+P表示未处理单采样图片帧集里面顺序为q+P的未处理单采样图片，DA表示未处理单采样图片帧集里面顺序为A的未处理单采样图片，D1表示未处理单采样图片帧集里面顺序为1的未处理单采样图片；

把此未处理单采样图片匹配的二号相关图片帧集与此未处理单采样图片匹配的一号相关图片帧集相连接，并把连接后的图片帧集标记为此未处理单采样图片匹配的相关图片帧集；

如果此未处理单采样图片的顺序Dq位于顺序A之前，则把未处理单采样图片帧集里面顺序为q+1的未处理单采样图片标记为此未处理单采样图片Dq周围未处理单采样图片；如果此未处理单采样图片Dq的顺序与顺序A一致，则把未处理单采样图片帧集里面顺序为q‑1的未处理单采样图片标记为此未处理单采样图片Dq的周围未处理单采样图片。

7.根据权利要求6所述的视频生成方法，其特征在于，所述的通过每个所述未处理图片匹配的相关图片帧集里面的每个未处理图片和每个未处理图片匹配的周围未处理图片获取每个所述可能图片干扰区的每个相关区和每个可能图片干扰区的运动方位，具体包括：针对未处理单采样图片帧集里面的随机一个未处理单采样图片的随机一个可能图片干扰区，把此可能图片干扰区位于此未处理单采样图片上的占位记作(r，s)；

采集此未处理单采样图片匹配的相关图片帧集里面的每个未处理单采样图片的占位(r，s)的采样元点，并标记为此可能图片干扰区的相关区；

采集此未处理单采样图片匹配的周围未处理单采样图片里面的占位(r，s)的采样元点的5个采样区域的每个周围采样元点，并把此未处理单采样图片匹配的周围未处理单采样图片里面的占位(r，s)采样元点的5个采样区域的每个周围采样元点标记为此可能图片干扰区的周围特性采样元点；

采集此可能图片干扰区和此可能图片干扰区匹配的每个周围特性采样元点的采样差的最小极数匹配的周围特性采样元点，并标记为标的周围特性采样元点；

把此未处理单采样图片匹配的周围未处理单采样图片里面的占位(r，s)的采样元点和标的周围特性采样元点的投影标记为此可能图片干扰区的运动目标；

采集此可能图片干扰区的运动目标和0°方向的偏差度数，并标记为此可能图片干扰区的运动方位。

8.根据权利要求7所述的视频生成方法，其特征在于，相关标量的表达式为：

其中，G表示可能图片干扰区的相关标量，n表示正整数，B表示可能图片干扰区匹配的相关区的个数，D0表示可能图片干扰区的采样值，D1c表示可能图片干扰区匹配的第个相关区的采样值，β0表示可能图片干扰区匹配的运动方位， 表示可能图片干扰区匹配的周围运动方位均值，max表示最大值函数。

9.根据权利要求7所述的视频生成方法，其特征在于，所述的通过所述特性标量和相关标量获取每个未处理单采样图片中的每个干扰区，具体包括：将每个可能图片干扰区的特性标量和相关标量进行统一量纲，并标记为每个可能图片干扰区的边缘标的标量和相关标的标量；

对每个可能图片干扰区的边缘标的标量和匹配的可能图片干扰区的相关标的标量进行粘合处理，并标记为每个可能图片干扰区的统一标量；

如果每个可能图片干扰区的统一标量超出二号标准临界点，则把匹配的可能图片干扰区确认为干扰区。

10.一种视频生成系统，其特征在于，包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取视频数据，所述视频数据包括未处理视频数据；

第二获取模块，所述第二获取模块用于根据所述视频数据获取所述未处理视频数据中的未处理单采样图片帧集，所述未处理单采样图片帧集包含若干未处理单采样图片；

采集模块，所述采集模块用于通过每个所述未处理单采样图片里面的每个采样元点的周围采样元点的采样值获取每个未处理单采样图片里面的每个可能图片干扰区；

第一计算模块，所述第一计算模块用于采集每个所述可能图片干扰区匹配的每个周围可能图片干扰区，并通过每个所述可能图片干扰区的采样值、每个所述可能图片干扰区匹配的每个周围可能图片干扰区的采样值和每个可能图片干扰区与匹配的每个所述周围可能图片干扰区的间隔来计算每个所述可能图片干扰区的采样特性标量；

第二计算模块，所述第二计算模块用于采集每个所述可能图片干扰区的层次特性目标和层次特性值，并通过每个所述可能图片干扰区的层次特性值、每个所述可能图片干扰区的层次特性目标和每个所述可能图片干扰干扰区匹配的每个所述周围可能图片干扰区的层次特性目标来计算每个所述可能图片干扰区的目标特性标量；

第三获取模块，所述第三获取模块用于通过所述采样特性标量和目标特性标量获取每个所述可能图片干扰区的特性标量；

第四获取模块，所述第四获取模块用于采集每个未处理单图片匹配的相关图片帧集和每个未处理图片匹配的周围未处理单采样图片，并通过每个所述未处理图片匹配的相关图片帧集里面的每个未处理图片和每个未处理图片匹配的周围未处理图片获取每个所述可能图片干扰区的每个相关区和每个可能图片干扰区的运动方位；

第五获取模块，所述第五获取模块用于通过每个所述可能图片干扰区的每个相关区和每个可能图片干扰区的运动方位获取每个所述可能图片干扰区的相关标量；

处理模块，所述处理模块用于通过所述特性标量和相关标量获取每个未处理单采样图片中的每个干扰区，并对每个未处理单采样图片里面的每个干扰区进行处理。