Képfeldolgozási módszerek alkalmazása kajszimagok morfológiai tulajdonságainak leírására Felföldi J. 1, Hermán R. 2, Pedryc A. 2, Firtha F. 1 1 Budapesti Corvinus Egyetem, Fizika- Automatika Tanszék 2 Budapesti Corvinus Egyetem, Genetika és Növénynemesítés Tanszék 1118-Budapest, Villányi út

A különböző kajszifajták magjának vizuális jellemzői - alak - szín - felületi mintázat nagy változatosságot mutatnak. Leírásra elfogadott nemzetközi módszer: referencia-fajtákkal való összehasonlítás (International Union for the Protection of New Varieties of Plants) (UPOV) Lehetőség az objektív, kvantitatív leírásra: számítógépes képfeldolgozás

Cél a magok morfológiai leírására alkalmas kvantitatív módszerek kifejlesztése

Anyag és módszer

1. hibrid 2. hibrid 3. hibrid 4. hibrid 5. hibrid 6. hibrid A kísérletben felhasznált hibridek magmintái

Mérési elrendezés: Videokamera Diffúzor Fényforrás

„A” típusú elrendezés

„B” típusú elrendezés

„C” típusú elrendezés

„D” típusú elrendezés

Képfeldolgozás: (imagepro.exe) -Szegmentálás -Színstatisztika -Körvonal-függvény tárolása

A kajszibarackmag tarajainak számítógépes ábrázolása

Alakjellemzők: (shape.exe) -Geometriai jellemzők -Szimmetria-jellemzők (FFT, PQS) -Átlag-alak számítása -Osztályozás referenciához hasonlítás alapján

Az 1. hibrid vizsgált egyedeinek (20 db) körvonalai

Eredmények

1. Az egyedek osztályba-sorolása referencia-alakokkal való összehasonlítás alapján

Az 1. hibrid vizsgált egyedeinek (20 db) körvonalai és a hibridre jellemző átlagalak

A hibridek magjának körvonalai és az adott hibridre jellemző átlagalakok 1. hibrid (20 db) 2. hibrid (14 db) 3. hibrid (18 db) 4. hibrid (20 db) 5. hibrid (20 db) 6. hibrid (20 db)

A referencia-alakokkal való összehasonlításon alapuló osztályozás eredménye A számított osztályozás eredménye 86,7 %-ban fedi a tényleges fajtához tartozást

2. Objektív, számszerű alak-leíró jellemzők keresése, amelyek önállóan, összehasonító fajta nélkül morfológiai markerként használhatók fajtaazonosításra, illetve más genetikai elemzéseknél

2.a Geometriai jellemzők: - hosszúság - szélesség

N = Hibridkód Hosszúság, mm (95%-os konfidencia-intervallumok) A hibridek hosszúságának konfidencia - intervallumai

N = Hibridkód Szélesség, mm (95%-os konfidencia-intervallumok) A hibridek legnagyobb szélességének konfidencia - intervallumai

A vizsgált hibridek elkülönítése a hosszúság és szélesség diszkriminancia - analízise alapján Eredeti osztályok (hibridek)

2.b Szimmetria-jellemzők: FFT komponensek - FFT2 – elliptikius jelleg - FFT3 – háromszög-szerű alak - FFT4 – négyszög-szerű alak

A vizsgált hibridek elkülönítése az alakjellemzők (l, d, FFT2-FFT4) diszkriminancia – analízise alapján Eredeti osztályok (hibridek) Az osztályozás eredménye Fajta kód Darab % Számított osztály Total A számított osztályozás eredménye 98,2%-ban fedi a tényleges fajtához tartozást

A vizsgált hibridek elkülönítése az alak- és színjellemzők diszkriminancia - analízise alapján Eredeti osztályok (hibridek)

3. A felületi textúra (mintázat, recésség) kvantitatív jellemzése

3.a A szürkeárnyalatos kép mintázatának jellemzése az intenzitásértékek szórása alapján Mozgóátlag eltávolítása

A hat hibrid felületi érdességének számszerűsítése mozgóátlagra szuperponálódó szórás alapján s = 8,54 s = 11,8 s = 13,05 s = 16,41 s = 6,41 s = 7,19 1. hibrid 2. hibrid 4. hibrid 5. hibrid 6. hibrid 3. hibrid

3.b A felületi mintázat jellemzése információ- elméleti kategóriák felhasználásával (a felület entrópiája, energiája)

A co-occurence mátrix az egymástól adott távolságban és irányban elhelyezkedő azonos szürkeárnyalatú pixel-párok számát adja meg. Együttes előfordulási (co-occurence) mátrix

(Kató Zoltán:

1. hibrid 5. hibrid 3. hibrid 2. hibrid 6. hibrid 4. hibrid

Összefoglalás - A képfeldolgozással kapott alakleíró paraméterek alkalmasak a kajszimag alakjának objektív jellemzésére - A vizsgált (vizuálisan jelentősen eltérő) fajták jó hatásfokkal felismerhetőek a morfológiai jellemzők alapján - Kisebb eltérések objektív elkülönítésére felületi (szín és textúra) paraméterek bevonására is szükség van. További vizsgálatok - textúra (statisztikailag értékelhető adatszám) - alkalmazhatóság genetikai vizsgálatokban

Köszönöm a figyelmet