花色作为向日葵的一种美学性状，对其新基因型的开发及其市场价值具有重要意义。向日葵舌状花的标准评价方法是根据国际植物新品种保护联盟（UPOV）向日葵指南制定的。这种方法的主要缺陷是评价者需要具有高度的专业知识，而且该方法具有高度主观性。
在（A）3DLab颜色空间和（B）2Dab颜色空间中确定了国际植物新品种保护联盟（UPOV）颜色类别的平均向量
为了验证人类不能同等区分颜色的假设，名农业专家使用UPOV指南对6种商业向日葵基因型进行了评价。此外，本文提出了一种新的向日葵舌状花颜色分类方法：数字UPOV(dUPOV)，它依赖于软件图像分析，但最终的决定仍然留给评估者。为此，我们创建了一个新的花彩色图像分析（FloCIA）软件，用于向日葵花的数字图像分割和自动分类，并通过比较张F2基因型的数字图像和作为基本事实的专家评估答案，评估这种方法的益处和相关性，最终确定新开发软件的准确性。结果发现，FloCIA能够可视化研究中使用的向日葵基因型的舌状花图像分割，此外，两个主色簇，属于每个UPOV颜色类别的像素百分比可以在CIEL*a*b*颜色空间中以图形表示UPOV类别的平均向量。另外，基于dUPOV的专家颜色评估和软件评估之间的射线花颜色测定的精度（重复性）大于由同一专家执行的两个基于UPOV评估（重复性）。在包含张F2基因型照片的图像数据集上，用于无监督（自动）分类的FloCIA软件的准确性为91.50％。此案例中，软件和专家们对张相同颜色图片中的张进行了分类。
对6个供试向日葵基因型（cms、Heliopa、Dwarf、Neoplanta、PacinoGold和RingofFire）的图像进行分割（排除背景和花盘），并用k-means算法进行聚类：（A）原始图像，（B）颜色分割，（C）纹理分割，（D，E）两个显性图像集群
每个基因型的主色簇的位置
综上所述，如果超过一种重要的颜色存在于检查的基因型，这种视觉呈现可以作为评价者确定主色的指导方针，并得出结论。
评价者得分与6个受检向日葵基因型（Neoplanta、Heliopa、CMS、RingofFire、PacinoGold和Dwarf）各国际植物新品种保护联盟（UPOV）颜色类别像素数的相关性。
来源：
Zori?M,Cveji?S,Mladenovi?E,etal.DigitalImageAnalysisUsingFloCIASoftwareforOrnamentalSunflowerRayFloretColorEvaluation.Front.PlantSci.,09November