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利用数字图像分析软件FloCIA对观赏向 [复制链接]

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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

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