THESE/codes/graphe/Ncut_9/build_scene.m

   1 function [data,size_cluster] = build_scene(caseid)
   2 % [data,size_cluster] = build_scene(case)
   3 %
   4 % case 1: random gaussian shaped blobs.
   5 % case 2: one circular plus some gaussian blob, one inside, one outside
   6 % case 3: one circular plus some gaussian blob, one inside, two outside
   7 % Jianbo Shi, 1997
   8
   9
  10 if caseid ==1,
  11   sigma_h = 2;
  12   sigma_v = 10;
  13
  14   s_v = 10;
  15   s_h = 30;
  16
  17   a = [sigma_h*randn(1,40);sigma_v*randn(1,40)];
  18   b = [s_h;s_v]*ones(1,50) + [sigma_h*randn(1,50);...
  19         sigma_v*randn(1,50)];
  20
  21   data = [a,b];
  22   size_cluster = [40,50];
  23
  24 elseif caseid == 2,
  25    num_cluster = 3;
  26    radius = 15;
  27    size_cluster = [80,20,20];
  28
  29    raw_data = randn(2,sum(size_cluster));
  30    tmp = rand(2,size_cluster(1))-0.5;
  31
  32    [t,idt] = sort(tmp(2,:));
  33    r_noise = 4;
  34    raw_data2 = [tmp(1,idt)*r_noise;...
  35              tmp(2,idt)*2];
  36
  37    data = [(radius-raw_data2(1,1:size_cluster(1))).*...
  38         cos(pi*raw_data2(2,1:size_cluster(1)));...
  39         (radius-raw_data2(1,1:size_cluster(1))).*...
  40         sin(pi*raw_data2(2,1:size_cluster(1)))];
  41
  42
  43    center = [0,0];sig = [1,2];
  44    % size_cluster_base
  45    scb = size_cluster(1)+1;
  46    scb_next = scb+size_cluster(2)-1;
  47    data = [data,[center(1)+sig(1)*raw_data(1,scb:scb_next);...
  48                 center(2)+sig(2)*raw_data(2,scb:scb_next)]];
  49
  50
  51    center = [radius+10,0]; sig = [1,1];
  52    scb = scb_next+1;
  53    scb_next = scb+size_cluster(3)-1;
  54    data = [data,[center(1)+sig(1)*raw_data(1,scb:scb_next);...
  55                 center(2)+sig(2)*raw_data(2,scb:scb_next)]];
  56 elseif caseid==3,
  57    num_cluster = 4;
  58    radius = 15;
  59    size_cluster = [80,10,20,20];
  60
  61    raw_data = randn(2,sum(size_cluster));
  62    tmp = rand(2,size_cluster(1))-0.5;
  63
  64    [t,idt] = sort(tmp(2,:));
  65    r_noise = 4;
  66    raw_data2 = [tmp(1,idt)*r_noise;...
  67              tmp(2,idt)*2];
  68
  69    data = [(radius-raw_data2(1,1:size_cluster(1))).*...
  70         cos(pi*raw_data2(2,1:size_cluster(1)));...
  71         (radius-raw_data2(1,1:size_cluster(1))).*...
  72         sin(pi*raw_data2(2,1:size_cluster(1)))];
  73
  74
  75    center = [0,0];sig = [1,2];
  76    % size_cluster_base
  77    scb = size_cluster(1)+1;
  78    scb_next = scb+size_cluster(2)-1;
  79    data = [data,[center(1)+sig(1)*raw_data(1,scb:scb_next);...
  80                 center(2)+sig(2)*raw_data(2,scb:scb_next)]];
  81
  82
  83    center = [radius+25,8]; sig = [1,2.3];
  84    scb = scb_next+1;
  85    scb_next = scb+size_cluster(3)-1;
  86    data = [data,[center(1)+sig(1)*raw_data(1,scb:scb_next);...
  87                 center(2)+sig(2)*raw_data(2,scb:scb_next)]];
  88
  89    center = [radius+25,-6]; sig = [1.5,2.4];
  90    scb = scb_next+1;
  91    scb_next = scb+size_cluster(4)-1;
  92    data = [data,[center(1)+sig(1)*raw_data(1,scb:scb_next);...
  93                 center(2)+sig(2)*raw_data(2,scb:scb_next)]];
  94 elseif caseid == 4,
  95    size_cluster = [100,10,10];
  96    radius = 10;
  97    tmp = rand(2,size_cluster(1))-0.5;
  98
  99    [t,idt] = sort(tmp(2,:));
 100    r_noise = 4;
 101    raw_data2 = [tmp(1,idt)*r_noise;...
 102              tmp(2,idt)*2];
 103
 104    data = [(radius-raw_data2(1,1:size_cluster(1))).*...
 105         cos(pi*raw_data2(2,1:size_cluster(1)));...
 106         (radius-raw_data2(1,1:size_cluster(1))).*...
 107         sin(pi*raw_data2(2,1:size_cluster(1)))];
 108
 109
 110    result = zeros(1,size_cluster(1));
 111
 112   % for j =1:size_cluster(1),
 113 %       result(j) = sum(sum(A(1:j,1:j)))/j;
 114 %   end
 115
 116 end