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　特願２０００−６１９２０８「カラー映像処理方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年１１月２３日国際公開、ＷＯ００／７０８８１、平成１５年　１月　７日国内公表、特表２００３−５００７１２〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯・本願発明
　本願は、平成１２年３月２２日（パリ条約による優先権主張１９９９年５月１７日、米国）の出願であって、平成１６年４月１４日付で拒絶査定がされ、これに対して同年７月２０日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、同年８月１７日付で手続補正がなされたものである。
　同手続補正は、補正前の請求項１，２，４，５，６，８，９を削除したものであるので、特許法第１７条の２第４項第１号に規定する請求項の削除を目的とするものに該当し、適法な補正である。
　本願の発明は、平成１６年８月１７日付で補正された特許請求の範囲の請求項１ないし１１に記載されたものと認められるところ、その請求項１に記載された発明（以下「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。
「【請求項１】　映像をインデクシングするカラー映像処理方法において、
　(a-１) Nは映像の分割された領域内の代表色の数、iは１とN間の数とすれば、i番目の代表色cｉとその比率pｉで表される特徴ベクトルFをF={{cｉ,pｉ},i=１,…,N}のように求める段階と、
　(a-２) 格子構造を有する色空間の格子点に代表色を割当てることによってインデクシングする段階と、
　(a-３) インデクシングされた結果を分離表形態のデータベースに貯蔵する段階とを含み、
　前記インデクシングされた結果は代表色、代表色の比率、及び映像及び領域の一連番号を示す領域識別子を含むことを特徴とするカラー映像処理方法。」
　
２．引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された、特開平１１−９６３６４号公報（以下「引用例」という。）には、図面とともに次の事項が記載されている。
　ア　「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像の特徴量を用いて異なる画像間の比較を行う画像特徴量比較装置に関し、特に画像の色特徴に基づいて画像間の比較を行うものである。・・・
【０００４】このように、画像から特徴量を自動的に抽出し付与することを可能とすることにより、画像自体を検索キーとして、当該画像の特徴量に基づいて、類似画像を検索することが可能となる。これにより、検索時の処理効率、検索精度を向上させることができる。」
　
　イ　「【００１９】・・・また、画像データ入力装置としてスキャナ８を用いているが、スチルビデオカメラやデジタルカメラ等の他のデータ入力装置であってもよい。・・・
【００２０】＜画像特徴量比較装置で用いるデータベースおよび色グループ分類テーブル＞また、本システムは画像データを保管、管理するため、データおよびその検索キーとなる付加情報等を含む画像データベースと、画像から色特徴を抽出する際に参照される色グループ分類テーブルとを有する。画像データベースおよび色グループ分類テーブルは、ハードディスク装置６等の情報記憶媒体上に論理的に構成されている。図３に、本システムの画像データベースの構成の一例を示す。図３に示すデータベース５０は、管理する画像情報である「画像データ」と、その画像データに対する検索キーの１つである「キーワード」と、画像データの色に関する特徴を示す色特徴と、検索情報である検索キー等の情報から構成される。
【００２１】次に、色グループ分類テーブルについて説明する。まず、ＨＳＬ色空間について説明する。ＨＳＬ色空間とは、色を、色あいである色相（Ｈ）、あざやかさの度合いである彩度（Ｓ）および明るさの度合いである明度（Ｌ）の３つの要素により特定する場合に、図４に示すように色相を水平面上の角度で、彩度を中心軸（図中、上下方向に延びる軸）からの動径方向の距離で、明度を中心軸上の座標で表すようにした空間である。このように、色を、色相、彩度および明度で表すことは、人間の直感により近い色の表し方である。本実施形態では、ＨＳＬ色空間を９個の領域に分け、すなわち、色を９個の色グループに分類している。色グループ分類テーブルはこの色グループの分類情報を格納するものである。図５に、色グループ分類テーブル５５が格納する分類情報、すなわち、各色グループにおける色相、明度および彩度のそれぞれの範囲を示す。本システムはこの色グループ分類テーブル５５に基づいて、画像を構成する色が、どの色グループに属するかを判断する。」
　
　ウ　「【００２３】・・・ステップＳ２において、「色特徴抽出」２３が選択されれば、指定された画像データから色特徴を抽出し、画像データとともに画像データベース５０に登録する等の処理を行う色特徴抽出処理（Ｓ３）へ進み、その後、ステップＳ６へ進む。」
　
　エ　「【００２８】まず、画像を構成する画素の全てに対して、ＲＧＢ値で表された画素の値をＨＳＬ値に変換する（Ｓ３０１１）。次に、画像の各画素の色がどの色グループに属するのかを判断し、色グループ毎に、その色グループに属する画像の数をカウントする（Ｓ３０１２）。画像の各画素がどの色グループに属するかは色グループ分類テーブル５５を参照して、画素の色相（Ｈ）、明度（Ｌ）、彩度（Ｓ）の値に基づいて判断される。このとき、まず、画素がその彩度の値から無彩色であるか否かが判断され、無彩色であるときは、色相にかかわらず明度及び彩度に基づいて色グループが決定される。画素が無彩色でない場合（有彩色の場合）は、色相のみで色グループが決定される。
【００２９】その後、各色グループの色相、明度および彩度の平均値を、カウントした画素の値に基づいて求める（Ｓ３０１３）。このグループの色相、明度および彩度の平均値で定まる色をそのグループの平均色という。」
　
　オ　「【００３１】各色グループに対して色相、明度および彩度の平均値を求めた後、各色グループについて、色グループに属する色が画像全体に占める割合（以下、「占有率」という。）Ｒを求める（Ｓ３０１４）。画像における色グループの占有率Ｒは、その色グループに属する画素数をｎ、画像全体の画素数をＮとして次式で求められる。
Ｒ＝ｎ／Ｎ      …（４）
以上のようにして、画像の色特徴として、各色グループ毎の色相、明度および彩度の平均値（平均色）並びに占有率を計算する。」
　
　カ　「【００３５】このようにして求められた色グループの平均値により表される色を「特徴色」という。したがって、画像の色特徴は、複数の特徴色と、それらの特徴色が画像に占める割合である占有率とにより特徴づけられる。本システムでは、特徴色と占有率とに基づく色特徴を画像から特徴量として抽出する。」
　
　キ　「【００３９】ステップＳ４０７では、画像データベース５０において、現在のレコードポインタが示す画像の画像情報をロードする。ここで、画像情報には、画像データ並びに画像データのファイル名もしくは画像データの保管位置を示すパス名等の属性情報等が含まれる。」
　
　ク　「【００４３】＜ステップＳ４０５における類似度の計算＞以下に、上記ステップＳ４０５における類似度の計算について図１１を用いて詳細に説明する。図１１に示すようにキー画像Ｋは色特徴Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3…Ｋnを有する。キー画像の各色特徴Ｋi(i=1,2,…n)は、色グループの平均色を表す色相Ｈki、彩度Ｓki及び明度Ｌki並びに平均色が画像に占める割合である占有率Ｒkiとから特徴づけられる。また、比較対象画像Ｃは色特徴Ｃ1、Ｃ2、Ｃ3…Ｃmを有し、各色特徴Ｃj(j=1,2,…m)は、色グループの平均色を表す色相Ｈcj、彩度Ｓcj及び明度Ｌcj並びに平均色が画像に占める割合である占有率Ｒcjとから特徴づけられる。類似度は、キー画像Ｋの色特徴と比較対象画像Ｃの色特徴とに基づいて計算される。すなわち、まず、キー画像Ｋの色特徴Ｋiの１つを、比較対象画像Ｃの色特徴の全部Ｃj(j=1,2,…m)と比較し、それぞれの色特徴の組み合わせにおいて、色相の類似度Ｈi、彩度の類似度Ｓiおよび明度の類似度Ｌiを計算する。」
　
　ケ　「【００５０】なお、本実施形態においては、色特徴の要素の１つとして色グループの平均色を用いたが、色グループの平均色に限らず、色グループ毎に定義された色グループを代表する色（以下、「代表色」という。）であれば、これを用いてもよい。例えば、色グループ内で最も出現頻度の高い画素の色をその色グループの代表色とし、これを用いてもよい。また、色グループ名が示す色を上記平均色の代わりに用いてもよい。
【００５１】
【発明の効果】本発明の第１の画像特徴比較装置によれば、画像の色特徴を、画像に含まれる色を色グループ毎に分類し、色グループ名または色グループの代表色と、その色の画像に占める割合とを求めることにより抽出する。これにより、画像全体の色に関する特徴をより正確に保持した色特徴を抽出することができる。」
　
　以上の記載事項によると、引用例には、
「画像から特徴量を自動的に抽出し検索キーとして付与する画像処理方法において、色空間を９個の領域に分けて色グループに分類し、画像に含まれる色を色グループ毎に分類し、色グループの代表色と、その色の画像に占める割合である占有率Ｒとからなる色特徴を求め、画像データと、画像データのファイル名と色特徴とを画像データベースに登録する画像処理方法」の発明（以下「引用発明」という。）が記載されていると認められる。
　
３．対比
　本願発明と引用発明を対比する。
　引用発明の画像は、「スチルビデオカメラやデジタルカメラ等の他のデータ入力装置であってもよい。」（前掲イ）との記載のように撮像されたカラー映像である。
　引用発明の「占有率Ｒ」は、その色グループに属する画素数をｎ、画像全体の画素数をＮとすると、Ｒ＝ｎ／Ｎで求まる（前掲オ参照）ものであるので、本願発明の「比率ｐｉ」に相当する。
　引用発明の画像は、色特徴Ｃ１，Ｃ２，・・・Ｃｍを有し、各色特徴Ｃj(j=1,2,…m)は、色グループの平均色並びに平均色が画像に占める割合である占有率Ｒcjとから特徴づけられる（前掲ク参照）。また、色グループの平均色は、「色グループの平均色に限らず、色グループ毎に定義された色グループを代表する色（以下、「代表色」という。）であれば、これを用いてもよい。」（前掲ケ）と記載されている。これらの記載より、引用発明は、「(a-１) Nは映像の代表色の数、iは１とN間の数とすれば、i番目の代表色cｉとその比率pｉで表される特徴ベクトルFをF={{cｉ,pｉ},i=１,…,N}のように求める段階」を有していることは当業者に明らかである。
　引用発明は、画像に含まれる色を、色空間の領域を分けた色グループ毎に分類し、色グループ毎に定義された代表色に特徴づけるものであるので、「(a-２) 分けられた色空間の点に代表色を割当てることによってインデクシングする段階」を有しているといえる。
　引用発明の「画像データベース」は、「図３に示すデータベース５０は、管理する画像情報である「画像データ」と、その画像データに対する検索キーの１つである「キーワード」と、画像データの色に関する特徴を示す色特徴と、検索情報である検索キー等の情報から構成される。」（前掲イ）との記載より、「分離表形態のデータベース」であるといえる。
　引用発明の「画像データのファイル名」は、映像を示す識別子であることは、当業者に明らかである。
　よって、引用発明は、「(a-３) インデクシングされた結果を分離表形態のデータベースに貯蔵する段階とを含み、
　前記インデクシングされた結果は代表色、代表色の比率、及び映像を示す識別子を含む」という構成を有しているといえる。
　
　以上を踏まえると、両者は、
「映像をインデクシングするカラー映像処理方法において、
　(a-１) Nは映像の代表色の数、iは１とN間の数とすれば、i番目の代表色cｉとその比率pｉで表される特徴ベクトルFをF={{cｉ,pｉ},i=１,…,N}のように求める段階と、
　(a-２) 分けられた色空間の点に代表色を割当てることによってインデクシングする段階と、
　(a-３) インデクシングされた結果を分離表形態のデータベースに貯蔵する段階とを含み、
　前記インデクシングされた結果は代表色、代表色の比率、及び映像を示す識別子を含むことを特徴とするカラー映像処理方法。」で一致し、次の点で相違する。
　
【相違点】
【相違点１】
　インデクシングする映像が、本願発明は、「分割された領域内」であるのに対し、引用発明は、分割されていない点。
　
【相違点２】
　代表色を割当てる分けられた色空間が、本願発明は、格子構造を有しているのに対し、引用発明は、そのような構造でない点。
　
【相違点３】
　映像を示す識別子が、本願発明は、「映像及び領域の一連番号を示す領域識別子」であるのに対し、引用発明は、「ファイル名」である点。
　
４．当審の判断
　上記相違点について検討する。
【相違点１】について
　画像を検索するに際し、画像から、例えば人物などの注目される領域を切り出して検索することは、常套的に行われていることであり、また、画像に属性情報を付与し、対象物を検索する画像処理の分野において、画像を複数の領域に分割し、各領域毎に属性情報を付与する構成は、以下に示すとおり周知の技術である。
　例えば、特開平１１−５３３７２号公報には、「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、蓄積された画像情報を検索する画像処理装置及びその方法に関するものである。・・・
【０００９】上記課題を解決するために本発明では、画像データを複数の領域に分割し、各領域毎に属性情報を付与することを特徴とする画像処理方法を提供する。」と記載されている。
　また、特開平６−６８１７１号公報には、「【００１７】
【実施例】・・・ステップＳＰ２において、画像データベースを構成する画像をイメージスキャナなどを用いたり、あるいは画像ファイルなどから画像を転送するなどして読み込み、ステップＳＰ３において読み込んだ画像を同じ特性を有する領域に分割し、ステップＳＰ４において分割された領域毎に基準となるテンプレートを用いて領域毎に概略認識としての画素データレベルでのマッチングを行ない、対象物の候補の抽出と対象物の位置検出を行なう。」と記載されている。
　してみると、引用発明のインデクシングする映像に、上記周知の技術を適用して、分割された領域内の映像とすることは、当業者が容易になし得たことと認められる。
　
【相違点２】について
　色空間を分割して、代表色を割当てる複数の色グループを構成するに際し、どのように分割するかは、当業者が適宜なし得る設計的事項であり、また、画像処理の分野において、色空間を格子状に分割し、分割された空間に代表色を割当てる構成は、以下に示すとおり周知の技術である。
　例えば、原査定の拒絶査定で周知の文献として引用した、特開昭６２−３２５６９号公報には、「ステップＳ３では、光の三原色赤、青、黄を独立要素とするＲＧＢ３次元空間の各軸をＮｒ，Ｎｇ，Ｎｂ等分することにより、当該空間をＮｒ×Ｎｇ×Ｎｂ個の直方体に分割し、各直方体内で生起頻度が最大である色を候補色として抽出する。」（第２頁左下欄９〜１３行）と記載されている。
　同じく、原査定の拒絶査定で周知の文献として引用した、特開平８−２７２３４５号公報には、「【００２８】・・・色空間分割部２は、Ｒ，Ｇ，Ｂの色要素をそれぞれ８，８，４の領域に分割し、結果的に８×８×４＝２５６個の複数の分割色空間に区分する。この分割色空間は全て等しい形状の直方体となる。・・・【００３９】一方、ステップ１０６で分割色空間の個数が２５５以下でない場合、すなわち分割色空間の個数が２５６個になった場合、ステップ１１１に移行し、代表色決定部６は各分割色空間毎に代表の色データを１つ決定する。」と記載されている。
　してみると、引用発明の代表色を割り当てる色空間に、上記周知の技術を
適用して、格子構造を有する色空間とすることは、当業者が容易になし得たことと認められる。
　
【相違点３】について
　インデクシングする映像を分割した領域とすることは、上記【相違点１】についてで述べたように当業者が容易になし得たことである。また、対象を示す識別子として何を用いるかは、当業者が適宜決め得る設計的事項であり、一連番号とすることは、以下に示すとおり周知の技術である。
　例えば、上記特開平１１−５３３７２号公報には、「【０００８】・・・また、好ましくは、前記複数の領域に連続する番号を付与し、該番号と前記属性情報とを対応して記憶する記憶手段とを有することを特徴とする。」と記載されている。
　また、審尋において引用した、特開平９−１３８８０４号公報には、データベースに記憶されるデータとして、第１３図に、画像番号と代表色と代表色の占有率を有するデータの組が記載されている。
　したがって、引用発明の映像を示す識別子に、上記周知の技術を適用して、映像及び領域の一連番号を示す領域識別子とすることに格別の困難性は認められない。
　
　以上のとおり、相違点１ないし３は、当業者が引用発明及び周知技術に基づいて、容易に推考できる程度の事項であり、効果についても、当業者が予測できる範囲内のものにすぎない。
　
５．むすび
　したがって、本願発明は、引用例に記載の発明及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたもので、特許法２９条２項の規定により特許を受けることができないから、他の請求項について検討するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。