【事件の表示】
　平成１１年特許願第２４２３０５号「画像処理方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１３年　３月１６日出願公開、特開２００１−　６９５２５〕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】
　
第１.手続
　
１.経緯
　本願は、平成１１年８月２７日の出願であって、平成１７年３月８日付けで拒絶査定された。
　本件は、本願についてされた上記拒絶査定を不服とする平成１７年４月１１日の審判請求であり、同年５月１０日付けで手続補正書が提出されたが、同補正は、平成１９年５月８日付けで決定をもって却下され、その後、当審が同日付けで通知した拒絶理由に対して平成１９年７月４日付けで手続補正書が提出された。
　
２.当審が通知した拒絶理由
　当審が平成１９年５月８日付けで通知した拒絶理由(その１)は、概略、以下のとおりである。
　　　　　　　　　　　　　　　理　由
　この出願の請求項１ないし５に係る発明は、その出願前日本国内において頒布された下記の刊行物１に記載された発明及び周知技術に基づいて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有するもの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。
　　　　　　　　　　　　　　　　記
　
刊行物１：Daniel J. Jobson, Zia-ur Rahman, Glenn A. Woodell,
　　　　　A Multiscale Retinex for Bridging the Gap Between Color
　　　　　Images and the Human Observation of Scenes
　　　　　IEEE TRANSACTION ON IMAGE PROCESSING, VOL.6, NO.7,
　　　　　JULY 1997, p.965 - 976
　
周知例１：特開昭６３−２６７８３号公報
周知例２：特許第２６０５７５４号公報
周知例３：特開平９−２７５５６６号公報
周知例４：Andrew Moore, John Allman, and Rodney M. Goodman,
　　　　　A Real-Time Neural System for Color Constancy
　　　　　IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS,
　　　　　VOL.2, NO.2, MARCH 1991, p237 - 247
周知例５：Daniel J. Jobson, Zia-ur Rahman, and Glenn A. Woodell
　　　　　Properties and Performance of a Center/ Surround Retinex
　　　　　IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING,
　　　　　VOL.6, NO.3, MARCH 1997, p451 - 462
周知例６：特公平６−５７０６６号公報
周知例７：特開平１０−１１５７１号公報
　
　
　
　
　
第２.本願発明
　本願請求項１に係る発明は、平成１９年７月４日付け手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された事項のうち、「但し、Yｎは輝度信号Yの網膜処理結果、Y(x,y)は周辺関数、fｎ(x)、fｎ(y)は１次元関数、*は畳み込み演算」とある但し書きを、「但し、Yｎは輝度信号Y(x,y)の網膜処理結果、Y(x,y)は輝度信号、fｎ(x)、fｎ(y)は１次元の周辺関数、*は畳み込み演算」として認定した以下のとおりのもの(以下「本願発明」という)である。
　
「静止画像の原画像における輝度信号と色信号ＣｒおよびＣｂ、または該輝度信号と色差信号ＩおよびＱとを分離して、該輝度信号のみをマルチスケール網膜処理し、マルチスケール網膜処理された輝度信号と、原画像における該色信号ＣｒおよびＣｂ、または該色差信号ＩおよびＱとに基づいて画像を作成することを特徴とするものであり、
　式(１９)または式(２０)を用いて該マルチスケール網膜処理する際に、対称性を有する範囲がテーブル化された１次元の周辺関数を使用して１次元の畳み込み演算を実施する画像処理方法。
　Yｎ= log(Y(x,y)/(fｎ(y)*[fｎ(x)*Y(x,y)]))・・・・(１９)
　Yｎ= log(Y(x,y)/(fｎ(x)*[fｎ(y)*Y(x,y)]))・・・・(２０)
　但し、Yｎは輝度信号
Y(x,y)
輝度信号
１次元の周辺関数
　
　ここで、平成１９年７月４日付け手続補正書により補正された請求項１の但し書きを上記のとおり認定したのは、以下の理由による。
　
　上記手続補正に係る但し書きには「Y(x,y)は周辺関数、fｎ(x)、fｎ(y)は１次元関数、」とあるが、その直前に「輝度信号Y」とあること、輝度信号を記号「Y」で表記することが常套であること、請求項１に「１次元の周辺関数を使用して」とあるように周辺関数は１次元であるにもかかわらずY(x,y)は２次元であること、本願明細書には「輝度信号Y」(段落【００３３】)、「周辺関数F(x,y)」(段落【０００４】)との記載はあっても、Y(x,y)が周辺関数であるとの記載は一切無いこと、等からみて、「Y(x,y)は周辺関数」との記載は「Y(x,y)は輝度信号」の誤記であること、「fｎ(x)、fｎ(y)は１次元関数」との記載は「fｎ(x)、fｎ(y)は１次元の周辺関数」の意味であること、がそれぞれ明らかだからであり、また、上記手続補正に係る但し書きにおける「輝度信号Y」は、「輝度信号Y(x,y)」を指すことが明らかだからである。
　
　
　
　
　
第３.当審の判断
　
１.刊行物
　原査定の拒絶の理由に引用された上記刊行物１には、図面と共に以下の事項が記載されている(和訳を併記する)。
　
(１)刊行物１の記載
　
ア.「In this paper, we extend a previously designed single-scale center / surround retinex to a multiscale version that achieves simultaneous dynamic range compression / color consistency / lightness rendition. This extension fails to produce good color rendition for a class of images that contain violations of the gray-world assumption implicit to the theoretical foundation of the retinex. Therefore, we define a method of color restoration that corrects for this deficiency at the cost of a modest dilution in color consistency.
(この論文では、先に設計したシングルスケール中央／周辺網膜処理を、ダイナミックレンジの圧縮／色の恒常性／明度表現(lightness rendition)を同時に達成するマルチスケール版に拡張する。この拡張は、画像が網膜処理の理論的基礎を暗になす灰色仮説への妨害(violations of the gray-world assumption)を含む場合、良好な色表現(color rendition)を得ることができない。それ故、色の恒常性における控えめな希薄化(dilution)を犠牲にし、その欠陥を補正する色の回復方法を定義する。)」(第９６５ページ右欄第９〜１７行)
　
イ.「Therefore, improved fidelity of color images to human observation demands i) a computation that synthetically combines dynamic range compression, color consistency, and color and lightness rendition, and ii) wide dynamic range color imaging systems. The multiscale retinex(MSR) approaches the first of these goals.
(それ故、カラー画像を人的観測結果へより近づけるには、i)ダイナミックレンジの圧縮と、色の恒常性と、色及び明度表現(color and lightness rendition)とを総合的に結び付ける演算と、ii)ダイナミックレンジの広いカラー画像システムと、が要求される。マルチスケール網膜処理(MSR)は、前者の目標を目指す。)」(第９６５ページ右欄第２、３行)
　
ウ.「a single-scale retinex [10](SSR)
(シングルスケール網膜処理[10](SSR))」(第９６５ページ右欄第４２、４３行)
　
エ.「The multiscale retinex with color restoration (MSRCR)
(色回復処理を伴うマルチスケール網膜処理(MSRCR))」(第９６５ページ第４５、４６行)
　
オ.「The single-scale retinex [10]-[12] is given by
　　　　　Rｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)-log[F(x,y)*Iｉ(x,y)]　　(1)
where Rｉ(x,y) is the retinex output, Iｉ(x,y) is the image distribution in the ith spectral band, * denotes the convolution operation, and F(x,y) is the surround function
　　　　　F(x,y) = Kea 　        　[ a = -r2/c2 ]*
where c is the Gaussian surround space constant, and K is selected such that
　　　　　∬F(x,y)dxdy = 1.
The MSR output is then simply a weighted sum of the outputs of several different SSR outputs. Mathematically,
　　　　　　　　　N　
　　　　　RMSRｉ=Σ wｎRｎｉ　　　　　　　　　 　　　　　　(2)
　　　　　 　　　n=1　
where N is the number of scales, Rｎｉ is the ith component of the nth scale, RMSRｉ is the ith spectral component of the MSR output, and wｎ is the weight associated with the nth scale. The only difference between R(x,y) and Rｎ(x,y) is that the surround function is now given by
　　　　　F(x,y) = Keb.             [ b = -r2/cｎ2  ]*
(シングルスケール網膜処理は次により示される。
　　　　　Rｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)-log[F(x,y)*Iｉ(x,y)]　　(1)
ここで、Rｉ(x,y) は網膜処理の出力、Iｉ(x,y) は第iスペクトルバンド成分の画像分布、* は畳み込み積分演算、F(x,y)は周辺関数。
　　　　　F(x,y) = Kea              [ a = -r2/c2 ]*
ここでｃはガウシアン周辺空間定数、Kは次のように選ばれる。
　　　　　∬F(x,y)dxdy = 1.
次いでマルチスケール網膜処理の出力は、いくつかの異なるSSRの出力の単なる重み加算である。数学的には、次のとおり。
　　　　　　　　　N　
　　　　　RMSRｉ=Σ wｎRｎｉ　　　　　　　　　 　　　　　　(2)
　　　　　 　　　n=1　
ここで、Nはスケールの数、Rｎｉは第ｎスケールにおける第i要素、RMSRｉはMSRの出力における第iスペクトルバンド成分、そしてwｎは第ｎスケールに係る重みである。R(x,y)とRｎ(x,y)との間の違いは、周辺関数が以下により示されるということである。
　　　　　F(x,y) = Keb.            [ b = -r2/cｎ2  ]*  )」(第９６７ページ右欄第１８〜３５行)
＊ なお、起案システムの都合上、eの-r2/c2乗、eの-r2/cｎ2乗を原文のとおり数学的に表記することができないため、便宜上、これらeの指数をそれぞれa、bで代用表記し、eの-r2/c2乗、eの-r2/cｎ2乗をそれぞれ ea 、ebと表記した。
　
カ.「The general effect of retinex processing on images with regional or global gray-world violations is a graying out of the image, either globally or in specific regions. This desaturation of color can, in some cases, be severe (see Fig.4, middle). More rarely, the gray-world violations can simply produce an unexpected color distortion (see Fig.4, top left). Therefore, we consider a color restoration scheme that provides good color rendition for images that contain gray-world violations.
(画像が灰色仮説への局所的または全体的な妨害(gray-world violations)を伴う場合、網膜処理により画像には全体的又は特定領域にグレーアウト(graying out)が生ずる。この色のくすみ(desaturation)は、時に深刻なものとなる(第４図中段参照)。ごく稀に、灰色仮説への妨害(gray-world violations)により、予期しない色歪みが容易に発生することがある(第４図左上)。それゆえ、灰色仮説への妨害(gray-world violations)を含む画像に対し、良好な色表現の得られる色回復機構を考える。)」(第９６９ページ右欄第９〜１７行)
　
キ.「This starting point is analogous to the computation of chromaticity coordinates where
　　　　　　　　　　　　　　　　　S　
　　　　　I'ｉ(x,y) = Iｉ(x,y) / Σ Iｉ(x,y)　　　　　　(3)
　　　　　　　　　　　　　　　 　i=1　
for the ith color band, and S is the number of spectral channels. Generally, S = 3, using the red-green-blue (RGB) color space. The modified MSR that results is given by
　　　　　RMSRCRｉ(x,y) = Cｉ(x,y)RMSRｉ(x,y)　　　　　　(4)
where
　　　　　Cｉ(x,y) = f[I'ｉ(x,y)]
is the ith band of the color restoration function (CRF) in the chromaticity space, and RMSRCRｉ(x,y) is the ith spectral band of the multiscale retinex with color restoration.
(この出発点は、色度調整演算に類似しており、そこでは、
　　　　　　　　　　　　　　　　　S　
　　　　　I'ｉ(x,y) = Iｉ(x,y) / Σ Iｉ(x,y)　　　　　　(3)
　　　　　　　　　　　　　　　 　i=1　
が第iカラーバンドについてのものであり、Ｓはスペクトルチャンネルの数である。通常は、赤緑青(ＲＧＢ)色空間を使用し、Ｓ＝３である。結果得られる変形マルチスケール網膜処理は以下に示される。
　　　　　RMSRCRｉ(x,y) = Cｉ(x,y)RMSRｉ(x,y)　　　　　　(4)
ここで
　　　　　Cｉ(x,y) = f[I'ｉ(x,y)]
は色度空間における色回復関数(CRF)の第iスペクトルバンド成分、RMSRCRｉ(x,y)は色回復処理を伴うマルチスケール網膜処理の第iスペクトルバンド成分である。)」(第９７０ページ左欄第１１行〜同右欄第５行)
　
ク.「The MSRCR provides the necessary color restoration, eliminating the color distortions and gray zones evident in the MSR output.
(MSRCRは、MSRの出力においてはっきり見える色歪みやグレーゾーンを除去し、必要とされる色回復を提供する。)」(第９７１ページ左欄第１１５〜１７行)
　
　
(２)刊行物１発明
　
　刊行物１のものは、上記第３.１.(１)ア.、エ.、カ.、ク.の記載によれば、カラー原画像における各スペクトルバンド成分Iｉ(x,y)をマルチスケール網膜処理すると色歪みが発生する場合があるから、マルチスケール網膜処理する際、２次元の周辺関数F(x,y)を使用して２次元の畳み込み演算を実施した後、その出力RMSRｉ(x,y)に対し色回復関数Cｉ(x,y)を用いて色回復処理を行う(上記第３.１.(１)キ.)。
　
　第iスペクトルバンド成分に対するマルチスケール網膜処理は、上記第３.１.(１)ウ.、オ.の記載によれば、第iスペクトルバンド成分のシングルスケール網膜処理における以下の演算
　Rｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)- log[F(x,y)*Iｉ(x,y)] ・・・(1)
　F(x,y)= Kea 　(ea における「a」は-r2/c2)
において、周辺関数F(x,y)のガウシアン周辺空間定数ｃをｎ個のスケールのそれぞれ毎にｃｎとして異ならせ、各スケール毎に得られるｎ個のシングルスケール網膜処理の出力を重み加算したものであるところ、第iスペクトルバンド成分に対する第ｎスケールのシングルスケール網膜処理は、その出力をIｎｉ(x,y)とし、周辺関数の記号Ｆを小文字ｆで表記すれば、以下の演算式で表せる。
　Iｎｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)-log[fｎ(x,y)*Iｉ(x,y)]
　ここで、fｎ(x,y)は第ｎスケールの周辺関数であり、以下のとおりである。
　fｎ(x,y) = Keb　(ebにおけるbは-r2/cｎ2)
　
　カラー原画像における上記各スペクトルバンド成分は、上記第３.１.(１)キ.によれば、ＲＧＢ色空間を使用して各ＲＧＢ成分に対応させることが一般的である。
　
　色回復処理された各ＲＧＢ成分に基づいて画像を作成することは明らかである。
　
　以上からすれば、刊行物１には以下の発明(以下「刊行物１発明」という)が記載されているといえる。
「カラー原画像における各ＲＧＢ成分をマルチスケール網膜処理すると発生し得る色歪みを除去するために、
　カラー原画像における各ＲＧＢ成分をマルチスケール網膜処理した後、色回復処理を行い、色回復処理された各ＲＧＢ成分に基づいて画像を作成するものであり、
　以下の演算式を用いて該マルチ網膜処理する際に、２次元の周辺関数を使用して２次元の畳み込み演算を実施する方法。
　Iｎｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)-log[fｎ(x,y)*Iｉ(x,y)]
　但し、Iｎｉ(x,y)はカラー原画像における各ＲＧＢ成分の網膜処理結果、Iｉ(x,y)は原画像における各ＲＧＢ成分、fｎ(x,y)は２次元の周辺関数、*は畳み込み演算」
　
　
　
　
２.対比
　本願発明と刊行物１発明とを対比する。
　
(１)画像処理方法
　
　本願発明では、「原画像」を「輝度信号と色信号ＣｒおよびＣｂ、または該輝度信号と色差信号ＩおよびＱとを分離し」としている以上、「原画像」が「カラー原画像」であることは明らかである。
　本願発明では、画像を作成する際、「マルチスケール網膜処理された輝度信号と、原画像における該色信号ＣｒおよびＣｂ、または該色差信号ＩおよびＱと」に基づくとしているが、この処理動作は、「マルチスケール網膜処理された信号に基づいて画像を作成する」ものといえる。
　
　刊行物１発明において、マルチスケール網膜処理が「画像処理」であることは明らかである。
　
　よって、本願発明と刊行物１発明とは、「カラー原画像をマルチスケール網膜処理し、マルチスケール網膜処理された信号に基づいて画像を作成するものであり、該マルチスケール網膜処理する際に、周辺関数を使用して畳み込み演算を実施する画像処理方法」といえる点で、一致する。
　
　
(２)輝度信号のみに対するマルチスケール網膜処理
　刊行物１発明では、カラー原画像を輝度信号と色信号または色差信号とに分離するのではなく、カラー原画像における「各ＲＧＢ成分」をマルチスケール網膜処理し、カラー原画像における各ＲＧＢ成分をマルチスケール網膜処理すると発生し得る色歪みを除去するために、マルチスケール網膜処理した後、色回復処理を行い、色回復処理された「各ＲＧＢ成分」に基づいて画像を作成するとしている。この点、「原画像における輝度信号と色信号ＣｒおよびＣｂ、または該輝度信号を色差信号ＩおよびＱとを分離し」、「該輝度信号のみ」をマルチスケール網膜処理し、「マルチスケール網膜処理された輝度信号と、原画像における該色信号ＣｒおよびＣｂ、または該色差信号ＩおよびＱとに基づいて画像を作成する」とする本願発明とは相違する。
　
　
　
(３)マルチスケール網膜処理する際に用いる演算式
　マルチスケール網膜処理する際に用いる演算式が、刊行物１発明では前記のとおり、
　Iｎｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)-log[fｎ(x,y)*Iｉ(x,y)] 
(但し、Iｎｉ(x,y)はカラーの原画像における各ＲＧＢ成分Iｉ(x,y)の網膜処理結果、Iｉ(x,y)はカラーの原画像における各ＲＧＢ、fｎ(x,y)は２次元の周辺関数、*は畳み込み演算)
であり、この点、
　Yｎ= log(Y(x,y)/(fｎ(y)*[fｎ(x)*Y(x,y)]))・・・・(１９)
又は
　Yｎ= log(Y(x,y)/(fｎ(x)*[fｎ(y)*Y(x,y)]))・・・・(２０)
(但し、Yｎは輝度信号Y(x,y)の網膜処理結果、Y(x,y)は輝度信号、fｎ(x)、fｎ(y)は１次元の周辺関数、*は畳み込み演算)
とする本願発明とは相違する。
　
　
　
(４)周辺関数のテーブル化
　刊行物１発明では、マルチスケール網膜処理する際に、畳み込み演算の実施に使用する周辺関数について、対称性を有する範囲をテーブル化しておくとする構成はない。この点、マルチスケール網膜処理する際に、畳み込み演算の実施に使用する周辺関数について、対称性を有する範囲をテーブル化しておくとする本願発明とは相違する。
　
　
　
(５)静止画
　刊行物１発明では、マルチスケール網膜処理を行う「原画像」が「静止画像」であるのか「動画像」であるのか定かでない。この点、マルチスケール網膜処理を行う「原画像」を「静止画像」とする本願発明とは相違する。
　
　
　
(６)一致点、相違点
　以上から、本願発明と刊行物１発明とは、
　
［一致点］
「カラー原画像をマルチスケール網膜処理し、マルチスケール網膜処理された信号に基づいて画像を作成するものであり、該マルチスケール網膜処理する際に、周辺関数を使用して畳み込み演算を実施する画像処理方法。」
　である点で一致し、次の各点で相違する。
　
［相違点１］
　「カラー原画像をマルチスケール網膜処理し、マルチスケール網膜処理された信号に基づいて画像を作成する」のに、
　本願発明では、「原画像における輝度信号と色信号ＣｒおよびＣｂ、または該輝度信号を色差信号ＩおよびＱとを分離し」、「該輝度信号のみ」をマルチスケール網膜処理し、「マルチスケール網膜処理された輝度信号と、原画像における該色信号ＣｒおよびＣｂ、または該色差信号ＩおよびＱ画像とに基づいて画像を作成する」としているのに対し、
　刊行物１発明では、カラー原画像を輝度信号と色信号または色差信号とに分離するのではなく、カラー原画像における「各ＲＧＢ成分」をマルチスケール網膜処理し、カラー原画像における各ＲＧＢ成分をマルチスケール網膜処理すると発生し得る色歪みを除去するために、マルチスケール網膜処理した後、色回復処理を行い、色回復処理された「各ＲＧＢ成分」に基づいて画像を作成するとしている点。
　
　
［相違点２］
　マルチスケール網膜処理する際に用いる演算式が、
　本願発明では、
　Yｎ= log(Y(x,y)/(fｎ(y)*[fｎ(x)*Y(x,y)]))・・・・(１９)
又は
　Yｎ= log(Y(x,y)/(fｎ(x)*[fｎ(y)*Y(x,y)]))・・・・(２０)
(但し、Yｎは輝度信号Y(x,y)の網膜処理結果、Y(x,y)は輝度信号、fｎ(x)、fｎ(y)は１次元の周辺関数、*は畳み込み演算)
であるのに対し、
　刊行物１発明では、
　Iｎｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)-log[fｎ(x,y)*Iｉ(x,y)] 
(但し、Iｎｉ(x,y)はカラー原画像における各ＲＧＢ成分Iｉ(x,y)の網膜処理結果、Iｉ(x,y)はカラー原画像における各ＲＧＢ成分、fｎ(x,y)は２次元の周辺関数、*は畳み込み演算)
である点。
　
　
［相違点３］
　マルチスケール網膜処理する際に、畳み込み演算の実施に使用する周辺関数について、本願発明では、対称性を有する範囲をテーブル化しておくのに対し、刊行物１発明には、対称性を有する範囲をテーブル化しておくとする構成はない点。
　
　
［相違点４］
　「原画像」が、本願発明では、「静止画像」であるのに対し、刊行物１発明では、「静止画像」であるのか「動画像」であるのか定かでない点。
　
　
　
　
３.判断
　上記各相違点について検討する。
　
［相違点１］について
　
(１)周知技術
　一般に、カラー画像に空間的な畳み込み演算を行う場合、カラー画像の各カラー成分ＲＧＢ毎に空間的な畳み込み演算を実施すると発生し得る色歪みを防ぐため、カラー画像の各カラー成分Ｒ、Ｇ、Ｂ毎に空間的な畳み込み演算を実施する代わりに、カラー画像を明度成分と色情報成分とに分離し、その明度成分のみに対して空間的な畳み込み演算を実施し、その空間的に畳み込み演算した明度成分とカラー画像から分離した色情報成分とに基づいて画像を生成することは周知技術(下記６.周知例１、２等参照)である。
　
(２)容易性判断
　刊行物１発明において「マルチスケール網膜処理」する際に用いる演算式である、
　Iｎｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)-log[fｎ(x,y)*Iｉ(x,y)]
の中の２次元の周辺関数 fｎ(x,y)を用いた畳み込み演算は、カラー原画像における「各ＲＧＢ成分Iｉ(x,y)に対する空間的な畳み込み演算」といえるところ、そのようにカラー原画像における各ＲＧＢ成分毎に空間的な畳み込み演算を実施すると発生し得る色歪みを防ぐ技術として上記周知技術が存在するのであるから、上記相違点１に係る刊行物１の構成に代えて、上記周知技術を採用することは何ら格別のことでない。
　そして、上記周知技術を採用する際、明度成分の具体として輝度信号とし、色情報成分の具体としてＣｒ、ＣｂまたはＩ、Ｑとすることは、ごく普通のことにすぎない。なぜなら、輝度信号が、カラー画像を明度成分と色情報成分とに分離したうちの明度成分を示す信号として典型的かつ代表的な信号であり、Ｃｒ、ＣｂまたはＩ、Ｑが、カラー画像を明度成分と色情報成分とに分離したうちの色情報成分を示す信号として典型的かつ代表的な信号であることは技術常識だからである。
　したがって、刊行物１発明では、「カラー原画像をマルチスケール網膜処理し、マルチスケール網膜処理された信号に基づいて画像を作成する」のに、カラー原画像における「各ＲＧＢ成分」をマルチスケール網膜処理し、カラー原画像における各ＲＧＢ成分をマルチスケール網膜処理すると発生し得る色歪みを除去するために、マルチスケール網膜処理した後、色回復処理を行い、色回復処理された「各ＲＧＢ成分」に基づいて画像を作成するとしているところ、これに代えて、「原画像における輝度信号と色信号ＣｒおよびＣｂ、または該輝度信号と色差信号ＩおよびＱとを分離し」、「該輝度信号のみ」をマルチスケール網膜処理し、「マルチスケール網膜処理された輝度信号と、原画像における該色信号ＣｒおよびＣｂ、または該色差信号ＩおよびＱ画像とに基づいて画像を作成する」とすることは当業者が容易に想到し得たことである。
　
　
　
［相違点２］について
　
(１)相違点の分析
　相違点２を分析するに、この相違は以下３点の相違からなっている。
　
ア.マルチスケール網膜処理の対象に係る相違
　左辺の関数、右辺の周辺関数以外の関数、が、本願発明では、それぞれ「輝度信号Yｎ、Y(x,y)」であるのに対し、刊行物１発明では、それぞれ「各ＲＧＢ成分Iｎｉ(x,y)、Iｉ(x,y)」であることの相違。
　そして、この相違は、上記第３.２.(２)で認定したように、マルチスケール網膜処理の対象が、本願発明では、「輝度信号」のみであるのに対し、刊行物１発明では、カラー原画像における「各ＲＧＢ成分」であることに基づくものである。
　
イ.周辺関数の次元及び畳み込み演算の次元に係る相違
　本願発明では、「１次元の周辺関数fｎ(y)、fｎ(x)」を使用して「１次元の畳み込み演算」を実施するのに対し、刊行物１発明では、「２次元の周辺関数fｎ(x,y)」を使用して「２次元の畳み込み演算」を実施することに基づく相違。
　
ウ.対数演算に係る相違
　刊行物１発明では、log A - log B の演算を採用しているのに対し、本願発明では、log ( A / B ) の演算を採用していることに基づく相違。
　
　
(２)容易性判断
　
ア.マルチスケール網膜処理の対象に係る相違
　刊行物１発明において上記相違点１に係る構成を採用し、マルチスケール網膜処理を「輝度信号のみ」に実施するよう構成することが当業者にとって容易になし得たことであるのは上記のとおりであり、そのように構成すれば、左辺の各ＲＧＢ成分Iｎｉ(x,y)は「Yｎ」となり、右辺の各ＲＧＢ成分Iｉ(x,y)は「輝度信号Y(x,y)」となるから、刊行物１発明のマルチスケール網膜処理する際に用いる上記演算式において、左辺の関数、右辺の周辺関数以外の関数をそれぞれ「輝度信号Yｎ、Y(x,y)」とすることは、当業者にとって容易になし得たことである。
　
イ.周辺関数の次元及び畳み込み演算の次元に係る相違
　一般に、２次元画像に対して２次元の関数を使用して２次元の畳み込み演算を実施するものにおいて、２次元の関数を使用して２次元の畳み込み演算を実施する代わりに、「１次元の関数」を使用して「１次元の畳み込み演算」を実施する手法を採ることで演算量を低減することは周知(下記６.周知例３等参照)であるから、刊行物１発明のマルチスケール網膜処理においても、２次元の周辺関数fｎ(x,y)を使用して２次元の畳み込み演算を実施する代わりに、「１次元の周辺関数fｎ(x)、fｎ(y)」を使用して「１次元の畳み込み演算」を実施するよう構成することは当業者にとって容易に想到し得たことである。
　
ウ.対数演算に係る相違
　log A - log B の演算と log ( A / B ) の演算とは数学的に全く等価な式であるから、演算する方法としていずれの式を用いるかは当業者が適宜選択し得る事項にすぎない(下記６.周知例４等参照)。
　また、ハードウェアによる具体的な演算処理手法としても、そのどちらの演算式を採用するかは、当業者が適宜選択し得る事項にすぎない(下記６.周知例５等参照)。
　したがって、刊行物１発明においても、log ( A / B ) の演算式を採用することは当業者が容易に採用し得る設計事項である。
　
エ.まとめ(相違点２)
　刊行物１発明において、以上のとおり構成することにより、マルチスケール網膜処理の演算式
　　　　　Iｎｉ(x,y) = log Iｉ(x,y)-log[fｎ(x,y)*Iｉ(x,y)] 
において、
　各ＲＧＢ成分Iｎｉ(x,y)、Iｉ(x,y)の代わりに、輝度信号Yｎ、Y(x,y)とし(上記ア.)、
　２次元の周辺関数fｎ(x,y)を使用して２次元の畳み込み演算を実施する代わりに、１次元の周辺関数fｎ(x)、fｎ(y)を使用して１次元の畳み込み演算を実施するようにし(上記イ.)、
　log A - log B の演算の代わりに、log ( A / B ) の演算を用いる(上記ウ.)
ことにより、
　Yｎ= log(Y(x,y)/(fｎ(y)*[fｎ(x)*Y(x,y)]))
又は
　Yｎ= log(Y(x,y)/(fｎ(x)*[fｎ(y)*Y(x,y)]))
(但し、Yｎは輝度信号Y(x,y)の網膜処理結果、Y(x,y)は輝度信号、fｎ(x)、fｎ(y)は１次元の周辺関数、*は畳み込み演算)
の演算式を得ることは当業者が容易になし得たことである。
　
　
　
［相違点３］について
　刊行物１発明における周辺関数fｎ(x,y)は、上記第３.１.(２)で認定したとおり、
　fｎ(x,y) = Keb　(ebにおける「b」は-r2/cｎ2)
で表されるところ、その式の中のrが何を指すのかについては明示されていないが、網膜処理の分野において「周辺関数」といえば、注目画素からの距離の関数を指し、その変数rが注目画素からの距離(x2+y2)1/2であることは常識(下記６.周知例６等参照)であるから、刊行物１発明における周辺関数fｎ(x,y)が、注目画素からの距離の２乗の関数であることは明らかである。
　そして、刊行物１発明における周辺関数fｎ(x,y)が、注目画素からの距離の２乗の関数である以上、それが対称性を有する２次元関数であることは明らかであるところ、一般に、対称性を有する関数を用いた演算を具現化するにあたり、その関数における「対称性を有する範囲」を「テーブル化」しておくことは常套であるから、刊行物１発明においても、マルチスケール網膜処理を具現化するにあたり、「周辺関数」における「対称性を有する範囲」を「テーブル化」しておくことは当業者が容易に想到し得たことである。
　
　
　
［相違点４］について
　もともとマルチスケール網膜処理は、上記第３.１.(１).イの記載にあるように、記録画像の画質を向上させるための画像処理であるところ、そのような画像処理を「静止画像」に施すことは常套であるから、刊行物１発明においても、マルチスケール網膜処理を行う「原画像」を「静止画像」とすることは当業者が容易に想到し得たことである。
　
　
　
　
４.効果等
　以上のとおり、上記相違点１ないし４に係る本願発明の構成は、いずれも当業者が容易に想到し得たものであるところ、上記各相違点を総合しても格別の作用効果を奏するものとはいえず、本願発明を全体としてみても、その作用効果は、刊行物１及び周知技術から当業者が予測できる範囲のものである。
　
　
　
　
５.まとめ(当審の判断)
　したがって、本願発明は、上記刊行物１に記載された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ある。
　
　
　
　
６.周知例
　
周知例１：特開昭６３−２６７８３号公報(当審の拒絶理由に提示済み)
　
「(従来の技術)
　従来、白黒濃淡画像処理において、画像全体に同一の処理操作を施すのではなく、画像の大局的な特徴や情報を考慮に入れて処理する方法が採用されている。（ M. P. Ekstrom 著“Digital Image Processing Techniques”Acadimic Press Inc. 発行，１９８４，PP．３４〜４１参照）
　この画像処理方法は、濃淡画像の大局的な明暗情報を算出し、次いで画像の詳細情報を検出して、それらの大局明暗情報と詳細情報に対して強調処理を施し、それらの処理された各情報を結合することにより、処理画像を得るものである。
(発明が解決しようとする問題点)
　ところで、カラー画像において、３次元的情報、すなわち赤(Ｒ)、緑(Ｇ)、青(Ｂ)などで入力される場合に、Ｒ、Ｇ、Ｂの各プレーン毎に、上記従来の方法で強調処理を施すと、Ｒ、Ｇ、Ｂの比が大幅に変化したりするため、色調が変化し画像のイメージが大きく変化してしまい不自然な画像強調処理となる問題点があった。」 (第１ページ左欄第２０行〜同右欄第１９行)
　
「上記問題点を解決するため、本発明は、入力されたカラー画像信号から明度情報と他の色彩情報(例えば色相、彩度など)とを抽出し、該明度情報から空間フィルタ処理を施すことにより空間的大局情報と空間的詳細情報を算出すると共に、該空間的大局情報と空間的詳細情報に対して所定の変換処理を施して得られる変換された空間的大局情報と変換された空間的詳細情報を混合して新たな明度情報を算出し、この新たな明度情報に前記色彩情報を結合させて所定のカラー画像信号に変換するようにするものである。
このようにしてカラー画像に変換処理を行うことにより、色調の変化等の少ない自然な強調処理の施された処理画像等を得ることが可能となる。」(第２ページ左上欄第７〜２０行)
　
「第３図は、前記(３)式で表される強調処理を施す場合の、画像処理プロセッサの具体的な構成例を示すブロック図であり、次のように構成されている。すなわち、入力されたカラー画像信号(Ｒ,Ｇ,Ｂ)から明度情報ｖとその他の色情報ｖ1を分離する色座標変換回路１４と、前記明度情報ｖに空間フィルタをかけて空間的大局情報ｖLを抽出するためのローパスフィルタ１５と、該ローパスフィルタ１５における処理に必要な時間だけ明度情報ｖを遅延させるためのディレイエレメント１６と、明度情報ｖから空間的大局情報ｖLを引いて空間的詳細情報ｖHを抽出するための加減算器１７と、該加減算器１７における処理に必要な時間だけ、大局情報ｖLを遅延させるためのディレイエレメント１８と、上記のようにして求められた空間的大局情報ｖL及び空間的詳細情報ｖHに、それぞれ所定の処理を施すためのルック・アップ・テーブル・メモリ(ＬＵＴ)１９、２０と、該ルック・アップ・テーブル・メモリ１９、２０でそれぞれ求められた処理後の大局情報ｖL'及び詳細情報ｖH'を加えて、新たな明度情報ｖ'を算出するための加算器２１と、前記ローパスフィルタ１５、加減算器１７、ルック・アップ・テーブル・メモリ２０及び加算器２１における処理に要する時間だけ、先の色情報ｖ1を遅延させるためのディレイエレメント２２と、前記新たな明度情報ｖ'と前記色情報ｖ1を座標変換して、強調処理されたカラー画像信号(Ｒ',Ｇ',Ｂ')の値を求めるための色座標変換回路２３とで構成されている。」(第３ページ右下欄第１９行〜第４ページ右上欄第７行)
　
「明度情報ｖは、空間フィルタ処理部１１においてローパスフィルタ処理が施され、空間的大局情報ｖ1が算出される。このローパスフィルタとしては、入力画像ｘｉｊ、出力画像ｙｉｊ、荷重関数ｗｐｑを用いて、次の(４)式に示す部分領域の線形フィルタリングによって求めることができる。
　　ｙｉｊ＝　Σ　ｗｐｑｘｉ＋ｐ ｊ＋ｑ   ・・・・・・(４)
　　　　　　(p,q)∈Ｓ　
　ここで(i,j)は空間座標、(ｐ,ｑ)は空間相対座標で、ｗｐｑは定数であり、Ｓ＝〔(ｐ,ｑ)｜ｐ≧α〜β、ｑ≧γ〜δ、α、β、γ、δ：整数｜〕である。」(第３ページ右上欄第１２行〜同左下欄第３行)
　
　ここで、(４)式の線形フィルタリングが空間的な畳み込み演算であることは明らかである。
　また、ＲＧＢの各プレーン毎に従来の方法で強調処理を施す場合、ＲＧＢ毎に上記(４)式の線形フィルタリングを施すものと理解でき、ＲＧＢ毎に上記(４)式の線形フィルタリングを施せば、ＲＧＢの比の大幅な変化、色調の変化(これが「色歪み」といい得ることは明らかである)が生じるものと理解できる。
　したがって、周知例１には、カラー画像に空間的な畳み込み演算を行う場合、カラー画像の各カラー成分ＲＧＢ毎に空間的な畳み込み演算を実施すると発生し得る色歪みを防ぐため、カラー画像の各カラー成分ＲＧＢ毎に空間的な畳み込み演算を実施する代わりに、カラー画像を明度成分と色情報成分とに分離し、その明度成分のみに対して空間的な畳み込み演算を実施し、その空間的に畳み込み演算した明度成分とカラー画像から分離した色情報成分とに基づいて画像を生成する技術が記載されているといえる。
　
　
周知例２：特許第２６０５７５４号公報(当審の拒絶理由に提示済み)
　
「RGBの色空間にラプラシアンをかけた場合は、空間の内外にかかわらず色ずれを生ずる。」 (第２ページ左欄第２７〜２９行)
　
「第２図は本発明の第１の実施例を示すブロック図であり、第３図は本実施例の強調画素と近傍の４画素の関係を示す模式図である。第３図に示すように強調すべき画素ｃの上下にある画素u、dと左右にある画素l、rの値を記憶するレジスタ４−５、4−１〜４−４と、レジスタ４−１〜４−５の画素値を入力するRGB/L*IQ変換器(第１の変換器)１−１と、RGB/L*IQ変換器１−１の出力値を記憶するレジスタ４−６〜４−１０と、レジスタ４−６〜４−１０に記憶されたＬ*値(明度情報)(Ｌ*u，L*d，L*l，L*r，L*ｃ)のラプラシアンを行うラプラシアン計算器(補正処理部)２−１と、ラプラシアン計算器２−１の出力値とレジスタ４−１０に記憶された強調画素のIc、Qcとを入力するＬ*IQ/RGB変換器(第２の変換器)３−１とで構成してある。
  強調すべき画素と近傍の４個の画素は、RGB/L*IQ変換器１−１でＬ*IQに変換され、変換されたＬ*についてラプラシアンをラプラシアン計算器２−１で行う。従って、５画素のＬ*値(Ｌ*u，L*d，L*l，L*r，L*ｃ)はラプラシアンされ、強調による色ずれが排除される。」(第２ページ右欄第１１〜２９行)
　
「ラプラシアン計算器２−２には、第５図に示すレジスタ５−６〜５−10から入力されるそれぞれのＹ値が入力される乗算器12−11〜12−15が設けてある(第７図)。この乗算器乗算器12−11〜12−15の他入力端に係数k1とk2が入力される。従って、例えば乗算器12−11はYu×k1の計算を行う。他の各乗算器12−12〜12−15も同様の乗算を行う。乗算結果は加算器12−16で加算される。
  即ち、
Yu・k1＋Yd・k1＋Yl・k1＋Yr・k1＋Yc・k2が求められる。但し、k2＝１−4k1
  以上のようにして求めた加算結果をラプラシアン計算器２−２は、ラプラシアンして強調されたＹ値を求める。」(第３ページ左欄第１３〜２５行)
　
　ここで、ラプラシアン計算器２−２が行う上記演算「Yu・k1＋Yd・k1＋Yl・k1＋Yr・k1＋Yc・k2」が空間的な畳み込み演算であること及びＩ値及びＱ値が色情報成分であることは明らかである。
　したがって、周知例２には、ＲＧＢの色空間に空間的な畳み込み演算を行うと色ずれが生ずるから、これを排除するため、ＲＧＢ空間の画素値をL*値(明度成分)とＩ値及びＱ値(色情報成分)とに分離し、そのＬ*値のみに対して空間的な畳み込み演算を実施し、その空間的な畳み込み演算を実施したＬ*値(明度成分)とＲＧＢ空間の画素値から分離したＩ及びＱ値(色情報成分)とに基づいてＲＧＢ空間の画素値を得るよう構成する技術が記載されているといえる。
　
　
周知例３：特開平１０−１１５７１号公報(原査定で引用済み)
　
「図３はこの発明の実施の形態２を示すブロック図である。・・・フィルタ選択部１３では２次元フィルタの選択テーブルを利用していた実施の形態１に対し、実施の形態２のフィルタ選択部では、１次元フィルタの選択テーブルを利用するように変更することによって縮小処理の高速化を実現している。」(段落【００２６】)
　
「図３において、２N：１多値化縮小処理部２１では、まず、縦方向２：１多値化縮小処理部２２で、入力された１画素１ビットの形式で表現された２値画像の縦方向に対して２：１縮小処理用１次元フィルタを施すことによって多階調を発生させると同時に、縦方向を２：１に縮小した１画素Ｂ(≧２M )ビット表現のＭ階調画像を生成する。つづいて、横方向２：１縮小処理部２３で、縦方向２：１多値化縮小処理部２２で得られた１画素Ｂ(≧２M )ビットＭ階調画像の横方向に対して２：１縮小処理用１次元フィルタを施しつつ横方向を２：１に縮小処理する。次に、２：１繰り返し縮小処理部２４で、横方向２：１多値化縮小処理部２３で生成された画像に対して縦方向２：１縮小処理部２４ａにより画像の縦方向に２：１縮小処理を施し、つづいて横方向２：１縮小処理部２４ｂによる２：１横方向縮小処理を施し、こうした処理を、実施の形態１のカウンタ１６ｂと同様な動作をするカウンタ２４ｃでＮ−１回までカウントされるまで繰り返すことで、画像を所望の倍率まで縮小処理する。・・・実施の形態２では、２次元フィルタを用いて処理対象である２次元画像に対して２次元畳み込みを施すかわりに、１次元フィルタを用いて２次元画像の縦・横方向に対してそれぞれ１次元畳み込みを施すようにすることで、フィルタリング結果を得るのに必要な積和演算の回数を低減する」(段落【００２８】)
　
　以上の記載からすれば、周知例３には、２次元画像に対して２次元の畳み込み演算を行うにあたり、１次元の関数を使用して２次元画像の縦・横方向に対しそれぞれ１次元の畳み込み演算を実施する手法を採用し、演算量を低減することが記載されている。
　
　
周知例４：特開昭６２−７３１０１号公報
　
　「除算器６は、回転軸１の左右の変位の微分信号の比をとる機能を有し、その出力信号は、対数変換器７により対数変換される。」(第３ページ右上欄第１４〜１７行)
　
「なお、第１図では、変位計２，３の出力信号の微分信号同士の除算実施後、対数変換を実施してるが、微分信号それぞれの対数変換後、その信号間の差をとっても、(６)式の演算は実現できる。」(第４ページ左上欄第１５〜１８行)
　
　上記記載及び第１図からすれば、周知例４には、log ( A / B ) の演算を行う代わりに、log  A - log  B の演算を採用してもよいことが記載されている。
　
　
周知例５：特開平１０−２１０４５４号公報
　
「図１に示すように、画像処理装置１は、アナログの入力画像信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部２と、・・・演算によりＩＨｂ量を求めるＩＨｂ算出部５と、」(段落【０００９】)
　
「ＩＨｂ＝３２×Ｌｏｇ(Ｒ／Ｇ)  …(１)
ただし、Ｒ：Ｒ画像の信号レベル
Ｇ：Ｇ画像の信号レベル
このＩＨｂ量の演算は、ＲＯＭを用いたり、図２に示すような演算回路を用いて算出することができる。例えば、図２の演算回路では、割り算回路３１によってＲ画像の信号レベルに対してＧ画像の信号レベルを除算した後、対数変換回路３２によって対数変換し、掛け算回路３３によって定数の３２を乗算することにより、ＩＨｂ量が求められる。」(段落【００１２】)
　
　上記記載及び第１、２図によれば、周知例５には、ディジタル信号処理回路において、log  ( A / B ) の演算を実行する構成が記載されている。
　
　
周知例６：Daniel J. Jobson, Zia-ur Rahman, and Glenn A. Woodell
 　　　　 Properties and Performance of a Center/ Surround Retinex
 　　　　 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING,
 　　　　 VOL.6, NO.3, MARCH 1997, p451 - 462
　　　　　(当審で通知した拒絶理由に提示済み)
　
　特に、第４５２ページ左欄第２４〜２８行、第４５５ページ左欄第１４〜２６行の記載等によれば、周知例６には、網膜処理の演算式において、周辺関数は注目画素からの距離の関数であり、その変数rは注目画素からの距離(x2+y2)1/2を指すことが記載されている。
　
　
　
　
　
第４.むすび
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、刊行物１に記載された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あるから、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、本願は、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、本願は拒絶をすべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。