对不同视频源的特征进行归一化，需要对像素值、颜色通道和时间特性等数据属性进行标准化，以确保机器学习模型或分析流程的一致性。该过程通常从识别不同来源之间存在差异的关键特征开始，例如分辨率、动态范围（例如 8 位与 10 位视频）或颜色空间（例如 RGB、YUV）。例如，智能手机摄像头的像素值范围可能在 0-255 之间，而专业摄像头的输出值范围可能更宽（例如 0-1023）。应用 Min-Max 缩放或 Z-score 标准化等归一化技术，将这些值映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 等通用尺度。这减少了对高幅度特征的偏倚，并稳定了 CNN 等模型的训练。
处理视频源之间的元数据或结构差异时会出现挑战。例如，帧率（24 FPS 与 60 FPS）或纵横比（16:9 与 4:3）需要进行重采样或裁剪等预处理步骤。颜色空间不匹配，如 HDR 与 SDR 素材，可能需要色调映射或伽马校正。开发人员通常在归一化之前使用 FFmpeg 或 OpenCV 等工具来统一这些属性。一个实际的例子是使用双线性插值或时间插值将所有视频转换为标准分辨率（例如 1280x720）和帧率（例如 30 FPS）。EXIF 标签（例如曝光设置）等元数据也可能被去除或归一化，以避免模型意外依赖于非视觉数据。
实现通常涉及将归一化与特征提取分离的流程。例如，如果使用预训练模型，PyTorch 数据加载器可能会应用逐通道均值减法（例如，对 RGB 减去 [0.485, 0.456, 0.406]）和除以标准差（[0.229, 0.224, 0.225]）。对于自定义工作流程，滚动窗口归一化或逐视频自适应缩放（例如，基于逐片段的 min/max）可以处理源特定的变化。实时系统可能使用硬件加速着色器进行基于 GPU 的归一化。至关重要的是，验证检查（例如直方图分析或统计检验）可确保归一化后不同来源之间的一致性，防止可能降低模型性能的伪影。