Saliev Ergash Alibekovichning
fan doktori (DSc) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): «Noravshan to‘plamlar nazariyasi asosida tasvirlarni tahlil qilish algoritmlari», 05.01.03 – «Informatikaning nazariy asoslari» (texnika fanlari).
Ilmiy maslahatchining F.I.Sh., ilmiy darajasi va unvoni: Xamdamov Rustam Xamdamovich , texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: «Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti» Milliy tadqiqot universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: «Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti» Milliy tadqiqot universiteti, DSc.03/26.05.2022.T.10.05.
Rasmiy opponentlar: Egamberdiev Xusan Zokirovich, texnika fanlari doktori, professor, O‘zbekiston Respublikasi Fanlar akademiyasi akademigi; Opanasenko Vladimir Nikolaevich, texnika fanlari doktori, professor; Primova Xolida Anarbaevna, texnika fanlari doktori, dotsent.
Yetakchi tashkilot nomi: Kazan (Volgabo‘yi) federal universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi tasvirlarni tahlil qilishning noravshan model va algoritmlari hamda dasturiy ta’minotni ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
raqamli tasvirlardagi uchraydigan noaniqliklarni inobatga olgan holda intuitiv noravshan to‘plamiga ko‘ra kamaytirishni moslashuvchan va barqaror matematik modeli takomillashtirilgan;
klasterlash usullar xossalarini inobatga olgan holda qarorlarni qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash qoidalariga ko‘ra tasvirlarni segmentatsiyalashning noravshan yondashuvli uslubi ishlab chiqilgan;
shovqin turlarini inobatga olgan holda ranglarni sezilarli o‘zgarmaydigan lokal sohalarni tekislash yondashuvlariga ko‘ra ularni pasaytirish algoritmi ishlab chiqilgan;
tasvir yoqinliklarini inobatga olgan holda noravshan o‘sishlar tahliliga ko‘ra kontur chiziqlarini ajratishning noravshan algoritmi ishlab chiqilgan; 
tegishlilik funksiyalar xossa va xususiyatlarini inobatga olgan holda noravshan segment va ularni o‘zgarishiga  ko‘ra yumshoq segmentatsiyalash algoritmi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi: Noravshan to‘plamlar nazariyasiga asoslangan tasvirlarni tahlil qilish uchun ishlab chiqilgan usullar, algoritmlar va dasturiy ta’minot asosida:
raqamli tasvirlardagi uchraydigan noaniqliklarni inobatga olgan holda intiutiv noravshan to‘plamiga ko‘ra kamaytirishni moslashuvchan va barqaror matematik modeli hamda dasturiy ta’minoti Sirdaryo viloyati Favqulodda vaziyatlar boshqarmasiga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Favqulodda vaziyatlar vazirligining 2019 yil 26 noyabrdagi ma’lumotnomasi). Natijada tasvirlarni tahlil qilish hisoblash tezligini 2 barobarga oshirish imkonini bergan;
klasterlash usullar xossalarini inobatga olgan holda qarorlarni qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash qodilariga  ko‘ra tasvirlarni segmentatsiyalashning noravshan yondashuvli uslubi Samarqand viloyati Favqulodda vaziyatlar boshqarmasiga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Favqulodda vaziyatlar vazirligining 2019 yil 22 noyabrdagi №2/4/24-3161-son ma’lumotnomasi). Natijada videotasvirdagi dinamik ob’ektlarni ajratib olishda 85-87%, ish unumdorligini esa 10-15% ga oshirish imkonini bergan;
shovqin turlarini inobatga olgan holda ranglarni sezilarli o‘zgarmaydigan lokal sohalarni tekislash yondashuvlariga  ko‘ra ularni pasaytirish algoritmi va dasturiy ta’minoti Samarqand viloyati Favqulodda vaziyatlar boshqarmasiga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Favqulodda vaziyatlar vazirligining 2019 yil 26 noyabrdagi ma’lumotnomasi). Natijada tasvirlarni tahlil qilish asosida tutun va olovni aniqlash vaqti 2 baravargacha qisqartirish imkonini bergan;
tasvir yoqinliklarini inobatga olgan holda noravshan o‘sishlar tahliliga ko‘ra kontur chiziqlarini ajratishning noravshan algoritmi hamda dasturiy ta’minoti Sirdaryo viloyati Favqulodda vaziyatlar boshqarmasiga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Favqulodda vaziyatlar vazirligining 2019 yil 26 noyabrdagi ma’lumotnomasi). Natijada tasvirlarni tahlil qilish hisoblash tezligini 2-3 barobarga oshirish imkonini bergan;
tegishlilik funksiyalar xossa va xususiyatlarini inobatga olgan holda noravshan segment va ularni o‘zgarishiga  ko‘ra yumshoq segmentatsiyalash algoritmi hamda dasturiy ta’minoti Sirdaryo viloyati Favqulodda vaziyatlar boshqarmasiga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Favqulodda vaziyatlar vazirligining 2019 yil 22 noyabrdagi №2/4/24-3161-son ma’lumotnomasi). Natijada videotasvirdagi dinamik obektlarni ajratib olishda o‘rtacha 85%, ish unumdorligini esa o‘rtacha 15% ga oshirish imkonini bergan;