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TGD第九篇：三维应用——视频边缘检测从本篇介绍 TGD 在三维信号处理中的任务应用。TGD 是我们定义的一种新的“变化率表征”，对连续函数而言是一种新的“广义导数”，对离散序列而言是一种新的差分。在二维应用中，我们详细介绍了 TGD 在图像边缘检测中的优异性能。边缘的定义可以直接从二维图像扩展到三维图像序列，如视频等，即边缘是在三维空间中出现亮度值的跳跃的地方，对应于梯度的局部极大值点。由于 TGD 可以计算三维离散序列的梯度，则基于 TGD 的边缘检测方法自然地可以扩展到三维情况。感兴趣的朋友可直接阅读原始论文，同时欢迎阅读详见前面的章节

TGD第十篇：当神经网络遇到TGD特征TGD 是我们定义的一种新的“变化率表征”，对连续函数而言是一种新的“广义导数”，对离散序列而言是一种新的差分。TGD 是一个名字，一个代号。在基于 TGD 的图像边缘检测以及视频边缘检测中，我们发现输入序列卷积 TGD 算子得到的响应结果，带来了边缘检测的优异结果。为此，我们猜测，信号的 TGD 值能够被视作一种特征，即「 TGD 特征」，并且做很多其他事，服务很多 CV 计算机视觉任务。至于能做什么，不知道，既然不知道，那就交给神经网络作为特征好了。为此则有了本章节“当神经网络遇到 TGD 特征（W

TGD第八篇：二维应用——图像边缘检测从本篇介绍 TGD 在二维信号处理中的任务应用。TGD 是我们定义的一种新的“变化率表征”，对连续函数而言是一种新的“广义导数”，对离散序列而言是一种新的差分。二维离散序列最常见的就是图像，那么依赖图像变化率的任务，常见且重要的就是边缘检测。感兴趣的朋友可直接阅读原始论文，同时欢迎阅读详见前面的章节：