Burgonya fajták azonosítása és minősítése digitális képanalízis felhasználásával

Based on the fractal analysis of digital images, a new classifying system has been proposed at the Potato Research Centre of Keszthely. It is a qualifying system generating objective values to distinguish potato varieties or detect quality differences within the genotype in a relatively simple way. The goal of the research project was to investigate whether Spectral Fractal Dimension (SFD) value of digital images is applicable to describe various quality characters of potato tubers and whether SFD values could be used for the identification of certain varieties – if so, which conditions were the most important to enable this process. Considering the above aims, we developed an evaluation computer program which determines the SFD values of the 4 conditions of potato tubers: skin colour; raw flesh-colour; boiled flesh-colour; greying of flesh-colour after 24 hours in RGB spectrum and in all of its sub-spectrums (R, G, B). In total 2080 digital images of 13 varieties from 4 examining periods were analysed. Based on our results we can conclude that SFD analysis can be used in potato breeding only when digital images were made under well-determined, standardized conditions. Detailed statistical analysis (hypothesis tests, principal component analysis and non-hierarchic cluster analysis) showed that SFD was not suitable for qualifying tuber characters within a genotype. When images were examined for different years and the same genotype, it became evident, that there are significant deviations between years and within same genotypes. We could conclude that the identification of genotypes should be related not to one particular SFD value, but to the control of the given year with the known value. When analyzing the differences between genotypes on yearly basis, irrespective of characteristics or the studied spectrum, we could not significantly separate genotypes, although there were some that could be separated, even though genotypes and their characteristics changed every year. It cannot be stated either that by combination of the values of different characteristics and spectrums, separation is not possible. We used non-hierarchic cluster analysis to solve this problem. As a result of the method, the separation of genotypes was successful every year, so by summarising the joint RGB SFD value of 4 characters with the values of additional spectrum the separation will be complete. The system could be utilized for research purposes and further research is needed to achieve practical applicability.A keszthelyi Burgonyakutatási Központban egy a digitális képek fraktál analízisén alapuló olyan objektív értékeket adó, új minősítési rendszer került kifejlesztésre, amely vagy a burgonyafajták elkülönítését vagy a fajtán belüli minőségi különbségeket képes viszonylag egyszerűen és gazdaságosan kimutatni. A kutatás célul tűzte ki annak vizsgálatát, hogy, alkalmazható-e az SFD érték a burgonyagumó különböző minőségi jellemzőinek leírására, használható-e a Spektrális Fraktál Dimenziós (SFD) érték a burgonyagumók kiválasztott tulajdonságai alapján az egyes fajták elkülönítésére, s ha igen, mely állapotok határozzák meg ezt az elkülönítést. A fenti céloknak megfelelően egy kiértékelő számítógépes program készült, amely meghatározza a burgonya gumók 4 állapotának – héjszín, nyers hússzín, főtt hússzín, 24 órás nyers gumóhús szürkülés – SFD értékeit az RGB szintérben, s annak minden alterében (R, G, B). Mindösszesen 13 fajta 4 vizsgálati periódusban készített 2080 db. képének analízisét végeztük el. Az eredmények alapján általánosságként kijelenthetjük, hogy az SFD érték analízise csak abban az esetben használható a burgonyanemesítésben, ha a digitális felvételek egy bizonyos jól meghatározott, standard körülmények között lettek elkészítve. A statisztikai elemzések (hipotézis vizsgálatok, főkomponens analízis és nonhierarchikus klaszter analízis) eredményeként megállapítottuk, hogy a vizsgált gumó jellemzők fajtán belüli minősítésére az SFD nem alkalmas. Az azonos fajták különböző évek közötti eltérésének vizsgálatakor megállapítható volt, hogy az esetek nagy részében az azonos fajtán belül is szignifikáns különbségek vannak. Azt a következtetést vonhattuk le, hogy a fajták azonosításátnem egy meghatározott SFD értékhez, hanem az adott év ismert SFD értékű kontrolljához kell viszonyítani. Az egyes fajták közötti eltérések évenkénti értékelésekor megállapítható, hogy függetlenül a tulajdonságtól vagy a vizsgált színtértől nincs olyan eset, melyben a fajta elkülönítés teljes egészében szignifikánsan megvalósulna. Minden évben van azonban olyan fajta, amely 100%-san elkülöníthető, de a fajták és tulajdonságaik évente változtak. Ugyanakkor az sem jelenthető ki, hogy a különböző tulajdonságok és a színterek eredményeinek variációjával az elkülönítés nem lehetséges. Ennek a problémának megoldására alkalmaztuk a nem-hierarchikus klaszteranalízist. A módszer eredményeként a fajták elkülönítése minden évben megtörtént és a 4 tulajdonság együttes RGB SFD értéke és egy másik szintér adatainak összevetésével az elkülönítés teljes lesz. Ennél fogva kijelenthetjük, hogy a célul kitűzött feladat megvalósítható, a bemutatott eredmények sikerrel hasznosíthatók a burgonyanemesítésben, de a gyakorlati alkalmazhatóságot még tovább kell vizsgálni

A digitális képfeldolgozás alapproblémái

A számítógépes képfeldolgozás alapelveit ismertető könyv

Bevezetés a számítógépes képfeldolgozásba

A BME Mérnöktovábbképző Intézetének tanulmányi jegyzete

PICcalc: an online program to calculate polymorphic information content for molecular genetic studies

http://w3.georgikon.hu/pic/english/default.aspxPeer reviewe