【事件の表示】
　平成　７年特許願第２３６３９９号「映像の生成方法及び装置」拒絶査定不服審判事件〔平成　９年　３月２８日出願公開、特開平　９−　８１７７７〕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
　本願は、平成７年９月１４日の出願であって、平成１７年２月３日付で拒絶査定がされ、これに対し、同年３月１０日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、同年４月１日付で手続補正がなされたものである。
　
２．平成１７年４月１日付の手続補正についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成１７年４月１日付の手続補正を却下する。
　
［理由］
（１）本願補正発明
　平成１７年４月１日付の手続補正（以下、「本件補正」という。）により、特許請求の範囲の請求項１ないし５は、
　「【請求項１】人間の視覚に関する心理現象に基づいて、視覚過程をシミュレートする視覚モデルを構築し、見せたいものに対して映像生成手段による加工を行って映像を生成するとともに、生成された映像についての前記視覚モデルによってシミュレートされた見え方が、前記見せたいものとできるだけ一致するように、前記映像生成手段を逐次（審決注：「遂次」は誤記。以下、同様）的に最適化し、かつ、生成された映像の評価に応じて前記視覚モデルの変更を行う、ことを特徴とする映像の生成方法。
【請求項２】見せたい原映像のデータである原映像データに対して映像生成手段による処理を行ってフレームメモリ上の映像を生成し、生成された映像に対して、人間の視覚に関する心理現象に基づく視覚モデルによるシミュレートを行い、視覚される映像のデータである視覚映像データを生成し、前記視覚映像データと前記原映像データとの差異が最小となるように前記映像生成手段を逐次的に最適化し、かつ、生成された映像の評価に応じて前記視覚モデルの変更を行う、ことを特徴とする映像の生成方法。
【請求項３】原映像データを格納する原映像データ格納部と、前記原映像データに基づいて表示のための映像を算出する表示映像算出部と、前記表示映像算出部における算出に用いられる映像算出パラメータを格納する映像算出パラメータ格納部と、人間の視覚に関する心理現象に基づく視覚モデルにしたがって、前記映像を見たときの見え方に関するデータである見え方データを算出する見え方算出部と、前記原映像データと前記見え方データとを比較する比較部と、前記比較部による比較結果に応じて、前記映像算出パラメータの値を変更する映像算出パラメータ更新部と、前記映像を画面に表示する表示装置と、前記表示装置の表示特性についての情報であり、前記表示映像算出部における算出に用いられる表示特性情報を格納する表示特性情報格納部と、前記見え方算出部における算出に用いられる見え方算出パラメータを格納する見え方算出パラメータ格納部と、前記表示装置に表示された映像に対する評価を入力する評価入力部と、前記評価に応じて前記見え方算出パラメータを更新する見え方算出パラメータ更新部と、を有することを特徴とする映像の生成装置。
【請求項４】原映像データを格納する原映像データ格納部と、前記原映像データに基づいて表示のための映像を算出する表示映像算出部と、前記表示映像算出部における算出に用いられる映像算出パラメータを格納する映像算出パラメータ格納部と、前記映像を画面に表示する表示装置と、前記表示装置に表示された映像を撮像して撮映像データを入力する映像入力部と、人間の視覚に関する心理現象に基づく視覚モデルにしたがって、前記撮映像データについての見え方に関するデータである見え方データを算出する見え方算出部と、前記原映像データと前記見え方データとを比較する比較部と、前記比較部による比較結果に応じて、前記映像算出パラメータの値を変更する映像算出パラメータ更新部と、を有することを特徴とする映像の生成装置。
【請求項５】前記原映像データとして３次元物体についての３次元形状パラメータと３次元運動パラメータとを用い、前記見え方算出部において、動いている物体を見たときの物体の３次元運動と３次元形状を知覚する人間の機能のモデルを用いて構成されている請求項３又は請求項４記載の映像の生成装置。」と補正された。
　
（２）補正の適否について
　本件補正が、特許法第１７条の２第４項に規定されたものを目的とするものか、以下に検討する。
　
　補正前の特許請求の範囲には、
「【請求項１】人間の視覚に関する心理現象に基づいて、視覚過程をシミュレートする視覚モデルを構築し、見せたい原映像に対して人間の視覚過程に対する逆過程を盛り込んだ映像生成手段による加工を行って映像を生成するとともに、生成された映像についての前記視覚モデルによってシミュレートされた３次元構造における見え方が、前記見せたい原映像とできるだけ一致するように、前記映像生成手段を逐次的に最適化することを特徴とする映像の生成方法。
【請求項２】見せたい原映像のデータである原映像データに対して人間の視覚過程に対する逆過程を盛り込んだ映像生成手段による処理を行ってフレームメモリ上の映像を生成し、生成された映像に対して、人間の視覚に関する心理現象に基づく視覚モデルによるシミュレートを行い、３次元構造について視覚される映像のデータである視覚映像データを生成し、前記視覚映像データと前記原映像データとの差異が最小となるように前記映像生成手段を逐次的に最適化することを特徴とする映像の生成方法。
【請求項３】生成された映像の評価に応じて前記視覚モデルの変更を行う請求項１又は請求項２記載の映像の生成方法。
【請求項４】原映像データを格納する原映像データ格納部と、前記原映像データに基づいて人間の視覚過程に対する逆過程を盛り込んだ表示のための映像を算出する表示映像算出部と、前記表示映像算出部における算出に用いられる映像算出パラメータを格納する映像算出パラメータ格納部と、人間の視覚に関する心理現象に基づく視覚モデルにしたがって、前記映像を見たときの３次元構造における見え方に関するデータである見え方データを算出する見え方算出部と、前記原映像データと前記見え方データとを比較する比較部と、前記比較部による比較結果に応じて、前記映像算出パラメータの値を変更する映像算出パラメータ更新部と、を有することを特徴とする映像の生成装置。
【請求項５】表示装置の表示特性についての情報であり、前記表示映像算出部における算出に用いられる表示特性情報を格納する表示特性情報格納部を有する請求項４記載の映像の生成装置。
【請求項６】前記見え方算出部における算出に用いられる見え方算出パラメータを格納する見え方算出パラメータ格納部と、前記映像を画面に表示する表示装置と、前記表示装置に表示された映像に対する評価を入力する評価入力部と、前記評価に応じて前記見え方算出パラメータを更新する見え方算出パラメータ更新部と、を有する請求項５記載の映像の生成装置。
【請求項７】原映像データを格納する原映像データ格納部と、前記原映像データに基づいて表示のための映像を算出する表示映像算出部と、前記表示映像算出部における算出に用いられる映像算出パラメータを格納する映像算出パラメータ格納部と、前記映像を画面に表示する表示装置と、前記表示装置に表示された映像を撮像して撮映像データを入力する映像入力部と、人間の視覚に関する心理現象に基づく視覚モデルにしたがって、前記撮映像データについての見え方に関するデータである見え方データを算出する見え方算出部と、前記原映像データと前記見え方データとを比較する比較部と、前記比較部による比較結果に応じて、前記映像算出パラメータの値を変更する映像算出パラメータ更新部と、を有することを特徴とする映像の生成装置。
【請求項８】前記原映像データとして３次元物体についての３次元形状パラメータと３次元運動パラメータとを用い、前記見え方算出部において、動いている物体を見たときの物体の３次元運動と３次元形状を知覚する人間の機能のモデルを用いて構成されている請求項４乃至請求項７のいずれかに記載の映像の生成装置。」と記載されている。
　
　本件補正に係る請求項１ないし５と、補正前の請求項１ないし８とを比較してみると、本件補正に係る請求項１ないし５には、補正前の請求項１，２及び４に記載された発明を特定する事項である「人間の視覚過程に対する逆過程を盛り込んだ」映像生成手段、及び「３次元構造」の記載がない。
　上記の補正は、補正前の請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を削除したといえるものであるから、特許法第１７条の２第４項第２号でいう特許請求の範囲の減縮を目的とするものとはいえない。
　そして、上記の補正は、請求項の削除、誤記の訂正、明りょうでない記載の釈明を目的とするものともいえない。
　
（３）むすび
　以上のとおり、本件補正は特許法第１７条の２第４項の規定に違反するものであり、同法第１５９条第１項で準用する同法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。
　
３．本願発明
　平成１７年４月１日付の手続補正は以上のとおり却下されたので、本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成１６年１１月１５日付手続補正書の特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
　
　「人間の視覚に関する心理現象に基づいて、視覚過程をシミュレートする視覚モデルを構築し、見せたい原映像に対して人間の視覚過程に対する逆過程を盛り込んだ映像生成手段による加工を行って映像を生成するとともに、生成された映像についての前記視覚モデルによってシミュレートされた３次元構造における見え方が、前記見せたい原映像とできるだけ一致するように、前記映像生成手段を逐次的に最適化することを特徴とする映像の生成方法。」
　
（１）引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された、特開平５−９１３３１号公報（以下、「引用例」という。）には、次の事項が図面と共に記載されている。
　
（Ａ）「【請求項１６】  グレイ・スケール画像を特徴づける入力信号の配列に応答して中間調画像を生成する表示装置に適用するのに適した出力２値信号の配列を生成するために、
(a)前記表示装置の出力の推定値を表す第１の信号を生成するために、前記表示装置を表す特性を反映する２次元フィルタを用いて２値信号のシーケンスを濾過するステップ、
(b)第２の信号を生成するために目のモデルのフィルタを用いて前記第１の信号を濾過するステップ、
(c)前記入力と前記第２の信号との間の差を表す誤差信号を形成する誤差信号形成ステップ、
(d)前記表示装置に印加するべき２値信号として、前記誤差信号に対して予め選択された基準を実現する２値信号シーケンスを選択する選択ステップを備えたことを特徴とする画像処理方法。」
　
（Ｂ）「【００１７】周知のほとんどの中間調処理技術と同様に、誤差拡散においては、暗黙のうちに目のモデルが利用される。これによって、雑音、即ちグレイ・スケールの画像と中間調の画像との差が、目で見えないように整形される。誤差拡散法は、雑音エネルギーを高い周波数に集中させた雑音、即ちいわゆるブルー・ノイズを生成する。このように、誤差拡散法は、低周波生成分を最小にする。しかしながら、目のモデルを明確には利用しないので、例えばプリンタの解像度や観測距離などに関して目のフィルタが変化した場合、調節は容易でない。誤差拡散は、全部の点を広げることによって良好な解像度を実現するものである。従って、これは、伝統的なスクリーニングのような点を密集させる方法（clustered dot scheme）とは対称的に、インクの拡散に対し非常に敏感である。インクの拡散がある場合、誤差拡散は、しばしば非常に暗い画像を生じるので、用途はインクの拡散のない場合に限られる。
【００１８】これまでモデルに基づく中間調処理技術が印刷画像を背景として広く説明されてきた。例えば、１９８９年９月の「回路およびシステムに関するIEEE会報（IEEE Trans. Cir. Sys.）」第CAS-36巻、第９号p.1175-p.1186の論文「ＡＤ変換のための誤差拡散符号化（Error Diffusion coding for A/D Conversion）」においてアナスタッシァ（Anastassiou）は、目のフィルタを通った２値画像と目のフィルタを通った元のグレイ・スケール画像との間の２乗誤差を最小にする「周波数で重み付けした２乗誤差基準」を提案している。彼は、この問題を一筋縄ではいかないと考え、神経網に基づく近似的な処理法を提案している。さらに、開示された方法は、完璧な印刷、即ち歪のない印刷を仮定している。１９８１年SPIE会報第３１０巻p.151-p.158の「画像の質（Image Quality）」の論文「画像の中間調処理のための視覚モデルに基づくアルゴリズム（Visual Model-Based Algorithms for Halftoning Images）」において、アラバークス（Allebach）は、軽視し得る歪の限度を得るために視覚モデルを提案したが、中間調処理を実現するための全体的な方法は与えていない。」
　
（Ｃ）「【００２４】図２は、符号化器１２のブロック図である。同図において、画像信号は、分析フィルタ・バンクに印加される。画像信号は、フォーマットを幾つでも持つことができ、２次元画像用の標準ラスタ・フォーマットも、許容できるフォーマットである。デジタル濾過のため、信号は、既に（図示していない手段によって）予め標本化してある。さらに、信号の平均値は、プロセッサ２１によって取り除かれている。信号は、８ビットに量子化されて、知覚モデル２８およびマルチプレクサ３０に与えられる。」
　
（Ｄ）「【００３３】知覚遮蔽モデル２８は、元の画像と符号化された画像との間に認識できる差異が無くなるように各分割帯域信号における各画素に追加する符号化歪の量の推定置を与える。このモデルは、人の視覚系（以下、ＨＶＳ(human visual system)と称す）のいくつかの周知の性質を独特の方法で利用している。本発明で使用する性質は、周波数応答、コントラストの感度、およびテクスチャの遮蔽性である。このモデルは、ＨＶＳを完全に記述することを意図するのではなく、特定の分析／合成手順に与えられた画像の知覚に対し、ＨＶＳの主要な性質が及ぼす影響の近似を与えるものである。
【００３４】周波数応答成分（１０２）は、中間の灰色で均質フィールドの画像が入力として与えられた分割帯域の各々に追加し得る歪の最大量を与える。ＨＶＳは、この種の刺激における雑音に最も敏感である。このモデルの他の成分により、画像の明るさにおける中間の灰色（ブロック１０３）からの偏差に対するこの歪の推定値、および均質なフィールド（ブロック１０１）からの偏差に対するこの歪の推定値を調節する。そして、これらの推定値が、結合されて（ブロック１０４）、分割帯域符号化器２４の各々に入力として与えられる。
【００３５】基本的感度の推定値は、一連の心理物理学的な実験に由来する。一様な中間の灰色の画像を分析フィルタ・バンク２２に与えた。結果的に得られた分割帯域信号の１つ、例えば（0,0）に対し、白色の一様なランダム雑音を加えた。この歪ませた信号を他の１５の歪のない信号と共に再構成フィルタ・バンク１５０に与えた。暗くした室内においてこの歪ませた画像と元の画像とを並べて画像の高さの６倍の観察距離で見た。観察者が元の画像と歪ませた画像との間に差異を全く知覚できないような最大の値を見つけるように、加える白色雑音の変化を調節した。そして、この過程を各分割帯域信号に対して順に繰り返した。この実験に対する典型的なＲＭＳ雑音感度の値を図８に示す。これらの値は、実験的に得たものであり、分析フィルタ・バンクにおいて使用されるフィルタおよび観察距離に依存するのため、これらの値における若干の変動は予想するべきである。」
　
（Ｅ）「【００６５】モデルに基づく中間調処理
視覚的知覚作用のモデル
本発明によるプリンタ・モデルの使用を理解し易くするために、人の視覚的知覚作用のいくつかの特徴への簡単な導入を与える。前記のように、接近して配置された白と黒の点を目は灰色の明度として知覚するので、中間調処理が有効となる。代わりに、目は、空間的な低域通過フィルタを備えているかのように作用すると言うこともできる。」　
　
（Ｆ）「【００７６】従って、本発明の一特徴によれば、プリンタ・モデルは、次のような一般形式をとる。
      ｐｉ，ｊ＝Ｐ（Ｗｉ，ｊ）  １≦ｉ≦ＮＨ、１＜＋ｊ≦ＮＷ         （７）
ただし、Ｗｉ，ｊはｂｉ，ｊおよびその近傍のビットからなり、ｐｉ，ｊは、位置（ｉ，ｊ）の付近の見かけ上のグレイ水準である。（以下省略）」
　
（Ｇ）「【００８５】誤差拡散中間調処理方法
誤差拡散中間調処理方法の概要は既に説明した。本発明によって達成された改良の理解を容易にするために、これに関する従来技術の幾つかをここで概観する。
【００８６】誤差拡散中間調処理において、画像の各画素は、通常は上と左にある「前の」画素に依存するしきい値と比較される。別の見方をすると、過去の誤差を補償するために元のグレイ水準に修正因子を適用した後に、画像の各画素が、一定のしきい値に比較される。［ｘｉ，ｊ］を（所望の２値画像としてドットをある数だけ備えるように可能な補間を行った後の）２次元グレイ・スケール画像とする。ここで、ｘｉ，ｊは、ｉ行ｊ列に位置する画素を表す。画像が走査されて、左から右へ、上から下へと処理されると仮定する。勿論、特定の場合の必要に応じて、他の順序も可能である。誤差拡散によって生成される２値画像［ｂｉ，ｊ］は、次の式の組によって得られる。
【数８】
ここで、ｖｉ，ｊは、グレイ・スケール画像の「修正された」値である。任意の「瞬間」（ｉ，ｊ）の誤差ｅｉ，ｊが、「修正された」グレイ・スケール画像と２値画像との間の差として定義される。「過去」の誤差を低域通過濾過し、この結果を現在の画像の値ｘｉ，ｊから引いた後、しきい処理を行って２進値ｂｉ，ｊを得る。ただし、［ｈｉ，ｊ］は、低域通過フィルタのインパルス応答である。このように誤差が画像全体に「拡散」される。」
　
（Ｈ）「【０１０５】２次元最小２乗中間調処理
本発明を説明するための２次元最小２乗中間調処理は、反復最適化法によって実施する。
【０１０６】以降説明するシステムの全体を図２３に示す。同図において、この最小２乗中間調処理システムへの入力は、入力４２５ａに印加される２次元グレイ・スケール画像［ｘｉ，ｊ］である。画像［ｘｉ，ｊ］は、プリンタを制御する２値配列［ｂｉ，ｊ］と同数の画素を持つように補間されている。従って、ｉ＝１，．．．，ＮＷ、かつｊ＝１，．．．，ＮＨであり、ＮＷは印刷可能な行の幅をドットで表したものであり、ＮＨは印刷可能な行の数である。入力４３５ａ上の２値配列［ｂｉ，ｊ］を受信するように示したプリンタ・モデル４１０ａは、例えば、式（７）との関連で先に与えた種類のものでよい。目のモデル４２０ａは、無記憶非線形要素ｎ（ｘｉ，ｊ）４３０ａ、およびその後に続きインパルス応答［ｈｉ，ｊ］を有する有限インパルス応答フィルタ４４０ａを備えている。目のモデル４２０ｂも同様に定義される。
【０１０７】２次元最小２乗法では、２乗誤差
【数１８】
を最小とする中間調処理された近似値［ｂｉ，ｊ］を求める。ただし、図２３に図解したとおり、
ｚｉ，ｊ＝ｙｉ，ｊ*ｈｉ，ｊ＝ｎ（ｘｉ，ｊ）*ｈｉ，ｊ　
ｗｉ，ｊ＝ｖｉ，ｊ*ｈｉ，ｊ＝ｎ（ｐｉ，ｊ）*ｈｉ，ｊ　
ｐｉ，ｊ＝Ｐ（Ｗｉ，ｊ）
である。ここにおいても、*は合成積を示す。境界条件は、次のとおりである。
ｂｉ，ｊ＝０    （ｉ＜１，ｉ＞Ｎ，ｊ＜１，ｊ＞Ｎのとき）
ｘｉ，ｊ＝０    （ｉ＜１，ｉ＞Ｎ，ｊ＜１，ｊ＞Ｎのとき）
これらの境界条件により、画像の境界の外にインクが置かれないことが規定される。
【０１０８】式（３８）に対する２次元最小２乗解は、反復的技法で得ることができる。このような技法では、２値中間調画像［ｂｉ，ｊ］の初期推定値を用いることがあるが、この中間調画像は、例えば全面白または全面黒などの単純な画像、または変形誤差拡散若しくは前記の１次元最小２乗アルゴリズムを含む何れかの中間調処理アルゴリズムの出力でよい。」
　
（Ｉ）「【０１１１】場合によっては、目のモデル４２０ａによる画像［ｘｉｊ］の濾過を省略する、即ちｚｉｊ＝ｘｉｊと設定するほうが、有利なこともある。これにより、中間調がさらに明確な画像を生じるようになる。」
　
（２）対比
（ア）引用例に記載された発明（以下、「引用発明」という。）の「知覚モデル２８」及び「知覚遮蔽モデル２８」は、人の視覚系の周知の性質を利用しており（前掲(Ｃ)、（Ｄ））、人間の視覚過程をシミュレートするモデルであるといえるから、本願発明の「視覚過程をシミュレートする視覚モデル」に相当する。
　また、前記モデルによる推定値は、一連の心理物理学的な実験に由来しているから（前掲（Ｄ））、引用発明は、本願発明の「人間の視覚に関する心理現象に基づいて、視覚過程をシミュレートする視覚モデルを構築」することに相当する構成を備えている。
　なお、引用発明の「目のモデル」は、前記知覚モデル２８及び知覚遮蔽モデル２８を意味することは明らかである（前掲（Ａ）、（Ｂ）、（Ｈ）、（Ｉ））。
　
（イ）引用発明は、グレイ・スケール画像を特徴づける入力信号の配列に応答して中間調画像を生成する表示装置に適用するのに適した出力２値信号の配列を生成するために、前記表示装置を表す特性を反映する２次元フィルタを用いて２値信号のシーケンスを濾過して、前記表示装置の出力の推定値を表す第１の信号を生成している（前掲（Ａ））。
　ここで、前記「グレイ・スケール画像を特徴づける入力信号の配列」、「表示装置を表す特性を反映する２次元フィルタ」、及び「２値信号のシーケンス」は、図２３に示すシステムにおける「入力４２５ａに印加される２次元グレイ・スケール画像［ｘｉ，ｊ］」、「プリンタ・モデル４１０ａ」及び「プリンタを制御する２値配列［ｂｉ，ｊ］」をそれぞれ意味することは明らかである（前掲（Ｈ））。
　前記２値配列［ｂｉ，ｊ］は、見せたい原映像である前記２次元グレイ・スケール画像［ｘｉ，ｊ］に対する誤差拡散中間調処理の結果得られたものであり（前掲（Ｇ））、該２値配列［ｂｉ，ｊ］を該［ｂｉ，ｊ］の関数であるプリンタ・モデル４１０ａに供給して出力ｐｉ，ｊを得ており（前掲（Ｆ）、（Ｈ））、したがって引用発明は、本願発明の「見せたい原映像に対して映像生成手段による加工を行って映像を生成する」ことに相当する構成を備えている。
　また、前記誤差拡散中間調処理を行う手段と、前記プリンタ・モデル４１０ａとを合わせたものが、本願発明の「映像生成手段」に相当する。
　
（ウ）引用発明は、表示装置の出力の推定値を表す第１の信号を、目のモデルのフィルタを用いて濾過し、第２の信号を生成し、グレイ・スケール画像を特徴付ける入力信号と、前記第２の信号との間の差を表す誤差信号を形成し、前記表示装置に印加すべき２値信号として、前記誤差信号に対して予め選択された基準を実現する２値信号シーケンスを選択している（前掲（Ａ））。
　上記の処理は、図２３に示すシステムにおいて、目のモデル４２０ａによる画像［ｘｉｊ］の濾過を省略し、ｚｉｊ＝ｘｉｊと設定した場合に、プリンタ・モデル４１０ａからの出力ｐｉ，ｊを目のモデル４２０ｂに供給し、該目のモデル４２０ｂからの出力ｗｉ，ｊと、ｚｉｊ（＝ｘｉｊ）との間の２乗誤差を、式（３８）により求め、該２乗誤差を最小とする中間調処理された近似値［ｂｉ，ｊ］を求めることを意味することは明らかである（前掲（Ｈ）、（Ｉ））。
　前記２乗誤差を最小にする処理は、見せたい原映像である画像［ｘｉｊ］が、プリンタ・モデル４１０ａにより生成された映像を目のモデル４２０ｂにより濾過したものとできるだけ一致させる処理であり、また該処理に対する２次元最小２乗解は、反復的技法で得ることができるから（前掲（Ｈ））、引用発明は、本願発明の「生成された映像についての視覚モデルによってシミュレートされた見え方が、見せたい原映像とできるだけ一致するように、映像生成手段を逐次的に最適化すること」に相当する構成を備えている。
　
（エ）引用発明において、図２３に示すシステムの出力ｗｉ，ｊは、目のモデル４２０ｂがない場合と比較して、人の視覚系が持つ性質が及ぼす影響を受けており、目のモデル４２０ａによる画像［ｘｉｊ］の濾過を省略し、ｚｉｊ＝ｘｉｊと設定した場合に、２次元最小２乗中間調処理により、前記出力ｗｉ，ｊが入力ｘｉｊ（＝ｚｉｊ）に近づくように、中間調処理された近似値［ｂｉ，ｊ］を求めている（前掲（Ｈ）、（Ｉ））。
　前記出力ｗｉ，ｊが入力ｘｉｊに近づくためには、前記目のモデル４２０ｂによる影響を打ち消すような処理、すなわち人間の視覚過程に対する逆過程に相当する処理が、前記システムを構成する前記目のモデル４２０ｂ以外の要素で行われなければならないことを考慮すると、前記２次元最小２乗中間調処理を経て、前記逆過程に相当する処理が行われるように、誤差拡散中間調処理またはプリンタ・モデル４１０ａの最適化が行われることは明らかであるから、引用発明は、「人間の視覚過程に対する逆過程を盛り込んだ映像生成手段」を備えているといえる。
　
（オ）引用発明は、グレイ・スケール画像を特徴づける入力信号の配列に応答して中間調画像を生成する表示装置に適用するのに適した出力２値信号の配列を生成するための処理を行う画像処理方法であり、前記表示装置の出力の推定値を表す第１の信号を生成する過程を含んでいるから（前掲（Ａ））、「映像の生成方法」であるといえる。
　
　以上を踏まえ、本願発明と引用発明を対比すると、両者は、
　「人間の視覚に関する心理現象に基づいて、視覚過程をシミュレートする視覚モデルを構築し、見せたい原映像に対して人間の視覚過程に対する逆過程を盛り込んだ映像生成手段による加工を行って映像を生成するとともに、生成された映像についての前記視覚モデルによってシミュレートされた見え方が、前記見せたい原映像とできるだけ一致するように、前記映像生成手段を逐次的に最適化することを特徴とする映像の生成方法。」である点で一致し、以下の点で相違する。
　
［相違点］
　本願発明は、映像生成手段を逐次的に最適化する際、生成された映像についての視覚モデルによってシミュレートされた「３次元構造における」見え方が、見せたい原映像と一致するような最適化を行っているのに対し、引用発明においては、システムの出力画像である目のモデル４２０ｂの出力と、システムの入力に印加される２次元グレイ・スケール画像との間の２乗誤差を最小とする処理において、前記入力画像及び出力画像についての「３次元構造における」見え方が一致するような処理が行われているか明らかでない点。
　
（３）判断
　上記相違点について検討する。
　
　引用発明にみられるような中間調処理は、プリンタ等の表示装置において中間調画像を表現するために、接近して配置された白と黒の点を灰色の明度として知覚するという、人の視覚的知覚作用を利用した処理であり（前掲（Ｅ））、視覚に関する心理現象を逆利用した処理であるといえる。
　一方、コンピュータ・グラフィックス等の画像処理技術を用いて、３次元構造を有する原映像を表現する画像を生成し表示すること、及び該画像生成において、人間の心理的な効果を利用することにより、原映像の３次元構造が知覚されるような擬似的な表現方法を用いることは、例えば立体視に用いられる画像等にみられるように、当業者に周知の技術である。
　また、引用発明において、どのような画像を生成し表示するかは、当業者が適宜選択し得る事項である。
　したがって、引用発明において、３次元構造を有する画像を表現するために、前記周知の技術を適用して、システムの入力画像及び出力画像についての３次元構造における見え方が一致するように、システムの最適化を行う構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
　そして、本願発明の奏する作用効果も、引用発明の奏する作用効果から当業者が予測できる以上の格別のものともいえない。
　
（４）むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　したがって、本願は、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、拒絶されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。