sábado , 18 setembro 2021
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Aplicação de Lógica Fuzzy no controle automático de brilho, contraste e temperatura de cor em aparelhos de televisão

Resumo

Este artigo tem por objetivo estudar, analisar e demonstrar uma maneira de se ajustar automaticamente – por meio da utilização de lógica fuzzy – brilho, contraste e temperatura de cor das imagens reproduzidas por aparelhos de televisão. Utilizando-se dos sensores (hardware) instalados nos televisores, o sistema operacional (software) embarcado nesses dispositivos  é responsável por coletar os dados referentes às condições de iluminação do ambiente onde a televisão está e, de acordo com a “interpretação” desses dados, adequa o brilho e contraste das imagens exibidas na tela, além da tonalidade da cor, se necessário. A iluminação do ambiente – uma sala ou quarto, por exemplo – por variar  entre muito escuro, pouco escuro, escuro, claro, pouco claro, muito claro, dentre outros, daí a necessidade de se utilizar lógica fuzzy. Os sensores também são capazes de medir a temperatura da cor (expressas em Kelvin) de acordo com o tipo de fonte de luz, considerando que cada fonte de luz fornece uma temperatura de cor diferente, inclusive o Sol. Quanto mais alta a temperatura de cor, mais clara é a tonalidade de cor da luz. Luz com tonalidade de cor mais suave torna-se mais aconchegante e relaxante, luz mais clara torna-se mais estimulante.

Palavras chave: fuzzy, brilho, contraste, sensores, televisores

1 INTRODUÇÃO

Este artigo tem por objetivo estudar, analisar e demonstrar uma maneira de se ajustar automaticamente – utilizando lógica fuzzy – brilho e contraste das imagens reproduzidas por aparelhos de televisão. Para que o ajuste seja feito, o sistema leva em consideração características do ambiente, como ausência e presença de iluminação e, no caso de presença de fonte de luz, intensidade dessa fonte de luz e o tipo de fonte de luz utilizada. Assim, com base nessas variáveis, o aplicativo do aparelho de televisão dispõe das informações necessárias para fazer o seu trabalho sem intervenção do ser humano.

Este trabalho se fundamenta no fato de as pessoas terem a necessidade de ajustar manualmente as configurações do televisor, especialmente brilho e contraste, de acordo com a iluminação do ambiente – em constante variação. Portanto, com a utilização de lógica fuzzy, o trabalho manual deixa de existir, considerando que esse processo passa a ser feito com o aproveitamento da gama de possibilidades oferecidas pela implementação da lógica fuzzy.

Neste estudo, tratar-se-á da forma como o aplicativo do aparelho de televisão usará as informações captadas do ambiente através de sensores para aplicação da teoria fuzzy. Não é intenção do artigo falar sobre a utilização da teoria criada por Lukasiewicz para aplicações em outros dispositivos, como smartphones e tablets por exemplo, posto que isso deixaria o trabalho extenso e cansativo à leitura.

Entretanto, cabe ressaltar que é notória a utilização de recurso que permite a medição da intensidade de luz especialmente em smartphones e tablets. Através do sensor de luminosidade ambiente, o sistema operacional do smartphone faz a calibração da tela com mais ou menos brilho, o que permite reduzir o consumo de recursos do dispositivo. O objetivo mais importante do sensor de luz é ajustar o brilho da tela para permitir economizar a bateria e obter mais tempo útil de carga.

2 LÓGICA FUZZY

A  Lógia Fuzzy ou Lógica Difusa ou, ainda, Lógica Nebulosa trabalha com aquilo que não pode ser considerado completamente pertencente a um determinado grupo (conjunto) nem totalmente a outro. 

A lógica de Aristóteles trata com valores verdade” das afirmações, classificando-as como verdadeiras ou falsas. Entretanto, muitas das experiências humanas não podem ser classificadas simplesmente como verdadeiras ou falsas, sim ou não, branco ou preto. Considerando o exemplo da altura de uma pessoa, seria ela, então, alta ou baixa? Ou, noutro exemplo, a taxa de risco para um empreendimento qualquer é grande ou pequena? 

Um sim ou um não como resposta a estas indagações é, na maioria das vezes, incompleta. Na verdade, entre a certeza de ser e a certeza de não ser, existem infinitos graus de incerteza.

Em sistemas Fuzzy, uma variável não é tratada como tendo apenas um estado atual, mas sim n estados, cada um com um grau de associação ou pertinência (WEBER, 2003).

Portanto, a lógica nebulosa trata do infinito mundo “oculto” entre o 0 (zero) e o 1 (um), entre o verdadeiro e o falso, entre o frio e o quente, entre o alto e o baixo, entre o claro e o escuro… O que não pode ser expresso pela lógica “tradicional”, aquela de Aristóteles e Boole, é por conta da Lógia Fuzzy.

2.1 HISTÓRICO

A Lógica Fuzzy foi primeiramente apresentada em 1930 pelo polonês Jan Lukasiewicz. Através do estudo de termos como alto, velho e quente, ele propôs a utilização de um intervalo de valores [0,1] que indicaria a possibilidade que uma declaração fosse verdadeira ou falsa. 

Em 1937, o filósofo Max Black definiu o primeiro conjunto fuzzy e descreveu algumas idéias básicas de operações com conjuntos fuzzy.

Em 1965, Lofti Zadeh publicou o artigo Fuzzy Sets, que ficou conhecido como a origem da Lógica Fuzzy. Zadeh ainda é conhecido como o “mestre” da Lógica Fuzzy.

2.2 CONJUNTOS FUZZY

Conjuntos fuzzy classificam os elementos de um dado universo são menos rígidos do que aqueles utilizados na teoria clássica visto que eles admitem graus parciais de pertinência

Um conjunto fuzzy representando – por exemplo – o conceito “céu ensolarado” poderia associar:

  • Pertinência 1,0 a uma cobertura de nuvens de 0%
  • Pertinência 0,8 a uma cobertura de nuvens de 20%
  • Pertinência 0,4 a uma cobertura de 30%
  • Pertinência 0,0 a uma cobertura de 75% ou mais

Conjunto: {(0 , 1.0), (20 , 0.8), (30 , 0.4), (75 , 0.0)}

4 DESENVOLVIMENTO

O conhecimento especialista – capturado por meio dos sensores do aparelho de televisão – relaciona as diversas variáveis e seus respectivos valores estão resumidos na tabela 1:

Tempo/períodoNubladoEnsolarado
MadrugadaB=A; C=M; T=5
ManhãB=M; C=A; T=6B=Bx; C=Bx; T=6
TardeB=A; C=M; T=4B=Bx; C=M; T=7;
NoiteB=A; C=M; T=6

Tabela 1: Representação do conhecimento especialista – Legenda:  B: Brilho; C: Contraste; T: Temperatura de cor – A: Alto; M: Médio; Baixo: Bx

Como caráter didático, para representar os valores de temperatura de cor capturados pelos sensores do televisor, consideremos uma escala de 0 a 10. Nesse sentido, uma temperatura de cor = 0 representa uma cor mais avermelhada, equivalente a valores menores na tabela Kelvin. Por conseguinte, uma temperatura de cor = 10, representa cor azulada, com valores Kelvin maiores.

Podemos converter os dados dessa tabela no formato ifthen, dando origem à base das regras fuzzy:

IF periodo == madrugada E tempo == nublado THEN 

brilho = alto; contraste = medio; temperatura_cor = 5;

IF periodo == manha E tempo == nublado THEN 

brilho = medio; contraste = alto; temperatura_cor = 6;

IF periodo == tarde E tempo == nublado THEN 

brilho = alto; contraste = medio; temperatura_cor = 4;

IF periodo == noite E tempo == nublado THEN 

brilho = alto; contraste = medio; temperatura_cor = 6;

IF periodo == manha E tempo == ensolarado THEN 

brilho = baixo; contraste = baixo; temperatura_cor = 6;

IF periodo == tarde E tempo == ensolarado THEN 

brilho = baixo; contraste = medio; temperatura_cor = 7;

Para alterar a temperatura da cor, após capturar a situação do ambiente atual por meio dos sensores, o sistema fuzzy considerará como base o padrão de cores disponíveis na tabela 2.

Tabela 2: Iluminação e temperatura de cor correspondente

IluminaçãoTemperatura de cor em kelvin (K)
Luz do dia / ensolarado5200
À sombra7000
Nublado6000
Luz de tungstênio3200
Fluorescente branca4000

Com base no Gráfico 1, quanto mais alta a temperatura de cor, mais clara é a tonalidade de cor da luz. Luz com tonalidade de cor mais suave torna-se mais aconchegante e relaxante, luz mais clara torna-se mais estimulante.

O conceito tradicional em fotografia (e adotado posteriormente também para o cinema e vídeo) diz que cores ditas “quentes” são as avermelhadas, em analogia com o fogo. E que cores “frias” são as azuladas, em analogia oposta. Porém, na escala proposta por Kelvin e reproduzida parcialmente no gráfico 1, quanto maior a temperatura, mais tendendo para o azul é a cor, ou seja, mais “fria” ela é. Portanto,  quanto mais quente, menor é a temperatura da cor e vice-versa. 

Gráfico 1: Escala de temperatura de cor, segundo Kelvin – Fonte da imagem:  https://bit.ly/3yviSMm
  

5 CONCLUSÃO

Com a popularização das TVs de alta definição, ter um aparelho de televisão que seja capaz de controlar com eficácia brilho e contraste, além da temperatura das cores, é permitir à população acesso direto às novas tecnologias, possibilitando que  tenham mais conforto em seu lar.

O presente estudo contribui para tornar a ciência mais próxima da sociedade ao apresentar de forma objetiva como uma tecnologia está presente no cotidiano dos cidadãos “comuns”, muitos dos quais sequer tem noção que dispõem da tecnologia ao alcance do controle remoto.

Um estudo mais completo acerca do tema viria a calhar, principalmente se se considerasse a utilização da lógica nebulosa noutros dispositivos, como os smartphones, tablets, GPS, monitores de vídeo, dentre outros. Embora o princípio de medição de intensidade de luz seja semelhante em outros dispositivos, cada um possui suas peculiaridades, o que exige que o comportamento da aplicação responsável pela análise dos dados coletados pelos sensores físicos seja diferente.

Outro ponto importante a ser considerado para estudo posterior é o comportamento das telas que estão constantemente expostas à rápida variação na intensidade de luz. Um exemplo são as telas que são instaladas em boates e casas de show em geral, onde há fontes de luz de várias cores e intensidade.

Abstract

This article aims to study, analyze and demonstrate a way to adjust automatically – through the use of fuzzy logic – brightness, color temperature and contrast images displayed by television. By using the sensors (hardware) installed on TVs, the operating system (software) embedded in these devices is responsible for collecting data on lighting conditions of the environment where the TV is and, according to the “interpretation” of the data, adjusts the brightness and contrast of the images displayed on the screen, beyond the hue of the color, if necessary. The ambient lighting – a living room or bedroom, for instance – to vary between very dark, little dark, dark, clear, unclear, very clear, among others, hence the need for using fuzzy logic. The sensors are also able to measure the color temperature (expressed in Kelvin) according to the type of light source, whereas each light source provides a different color temperature, including the Sun. The higher the color temperature , the lighter the color shade of light. Light tinted smoother color becomes more cozy and relaxing, clearer light becomes more challenging. 

Keywords: fuzzy, brightness, contrast, sensors, televisions 

REFERÊNCIAS

WEBER, L,; KLEIN, P. A. T. Aplicação da Lógica Fuzzy em Software e Hardware. Canoas: Ed. ULBRA, 2003

LÓGICA FUZZY: CONCEITOS E APLICAÇÕES. Disponível em 

<http://aquilesburlamaqui.wdfiles.com/local—files/logica-aplicada-a-computacao/texto_fuzzy.pdf>. Acesso em: 19 jun 2014

AMBIENT LIGHT AND PROXIMITY SENSORS. Disponível em <http://www.semicon.panasonic.co.jp/en/products/opto/photodetectors/ambient>. Acesso em: 19 jun 2014

BRIGHTNESS GATE FOR THE IPHONE & ANDROID SMARTPHONES AND HDTVS. Disponível em <http://www.displaymate.com/AutoBrightness_Controls_2.htm>. Aceso em: 18 jun 2014

SAIBA MAIS SOBRE OS SENSORES EM SMARTPHONES E TABLETS. Disponível em <http://understech.com.br/saiba-mais-sobre-os-sensores-em-smartphones-e-tablets>. Acesso em: 18 jun 2014

O CONCEITO “FUZZY”. Disponível em <http://www4.pucsp.br/~logica/Fuzzy.htm>. Acesso em: 19 jun 2014

MR. KELVIN E A TEMPERATURA DAS CORES. Disponível em <http://www.fazendovideo.com.br/vtart_018.asp>. Acesso em: 20 jun 2014

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