【事件の表示】
　平成　５年特許願第２０８４７３号「動き量検出装置及び動き量検出方法」拒絶査定不服審判事件〔平成　７年　２月１４日出願公開、特開平　７−　４６４５７〕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５年７月３１日の出願であって、その請求項１乃至６に係る発明は、平成１６年３月２９日付けの手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて、特許請求の範囲の請求項１乃至６に記載されたとおりの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１」という。）は次のとおりである。
「【請求項１】　画像データのブロック化を行うブロック化手段と、
　上記ブロック化手段によりブロック化された画像データのブロックの同一探索画像に対する移動量を段階的に小さくすることによって、上記同一探索画像内の探索領域を段階的に小さくする探索手段と、
　上記段階的に小さくされる探索領域内各々には複数の検出点を有し、上記検出点を含むブロック内の全ての画素と上記画像データのブロック内の全ての画素とを用いたマッチングの評価を、各段階毎に行う評価手段と、
　上記検出点を含む上記ブロック及び上記画像データのブロックの各段階毎のブロックサイズを、上記探索領域が小さくなるに従って小さくするブロックサイズ切換手段と、
　上記ブロック化手段及び上記評価手段からの出力を用いて動き量を検出する動き量検出手段と
　を有することを特徴とする動き量検出装置。」
　
２．引用例
（１）引用例１（特開平４−２３５９４号公報）
　これに対して、当審における、平成１６年１月２３日付けで通知した拒絶の理由に引用した本願の出願日前の平成４年１月２７日に頒布された特開平４−２３５９４号公報（以下「引用例１」という。）には、次のことが記載されている。
　（ａ）「（従来の技術）
　従来、動画像の高能率符号化においては符号化効率の改善のためにフレーム間予測を用いることがある。単純なフレーム間予測による動画像の符号化伝送は前画面との差異、つまり画像の変化した部分を符号化伝送する方式である。従って、フレーム間予測符号化は静止画像に対する符号化効率は非常に高いが、動きの大きい画像に対する符号化効率は大幅に低下する。これを克服するために、動きの速さおよび方向に適応した予測すなわち動き補償フレーム間予測が必要となる。
　動き補償フレーム間予測を行うためには、入力画像の動き、すなわち画面内の被写体がどちらの方向にどれだけ動いたかを検出、つまり動きベクトルを検出する必要がある。例えば、「画像伝送における高能率符号化技術」（株式会社トリケップス（昭和６２−３−３１Ｐ．２１７−２２１）に、ブロック単位で動きベクトルを検出する“ブロックマッチング方式”およびその演算量の削減を目的とした“多段階動ベクトル検出の原理”について説明されている。
　ブロックマッチング方式による動きベクトルの検出とは、第２図に示すようにこれから符号化しようとするフレーム内のブロックＡと符号化済みの前フレーム内に存在する最も一致するブロックＢを求めることである。ここでブロックサイズをｍライン×ｎ画素、動きベクトル探索範囲を±Ｊライン／フレーム・±Ｋ画素／フレームとすると、総数（２Ｊ＋１）・（２Ｋ＋１）通りの試行ベクトルに対して、ブロック内の全画素のフレーム間差分の絶対値または２乗値を求め、それらの総和に大小より評価する。すなわち各試行ベクトルについて、ブロック内総画素のフレーム間差分の絶対値または２乗値の総和を比較して、最少であった試行ベクトルのブロックが“最も一致するブロック”と判定されるのである。
　このように、ブロックマッチング方式により１ブロック当りの動きベクトルを求めるための演算総数は、差分演算・差分結果の絶対値演算および累積演算が必要であり
　（２Ｊ＋１）×（２Ｋ＋１）×（ｍ×ｎ）×３回
となるのである。
　ここで、このブロックマッチング方式の動き検出回路の構成例を第３図に示して説明を追加する。１は現フレームの輝度信号を記憶するメモリ回路（以下現フレームメモリという）、２は１フレーム時間前の前フレーム輝度信号を記憶する別のメモリ回路（以下前フレームメモリという）、３は現フレームメモリ１および前フレームメモリ２より読み出された輝度信号Ｐ，Ｑの差分を画素毎に求める差分演算回路、４はその差分Ｒの絶対値を求める絶対値回路、５はその絶対値Ｓの１ブロック分の和を累計する累計回路である。６は累計結果Ｔを格納するレジスタであるが、各試行ベクトル毎に前回の結果と大小比較回路７により判定し、前回より小さい場合のみその値を格納すべく、クロック発生回路８が書き込みクロックを発生しレジスタ６の内容が最小値に更新されていくのである。
　９はアドレス発生回路であり、動きベクトルを検出しようとするブロック内の全画素のデータを読み出すべくアドレスを発生し現フレームメモリ１に供給すると同時に、前フレームメモリ２へは試行ベクトル発生器１０が発生する試行ベクトル分だけ、アドレス移動回路１１により平行移動したアドレスが供給される。
　０（ゼロ）ベクトルを含む何通りかの試行ベクトルに対してフレーム間差分の絶対値の累計を求めると、その累計値が前述のごとく前回までの試行ベクトルに対する場合よりも小さい場合のみ、クロック発生回路８が書き込みクロックを発生するため、最後には、最も一致したベクトルが最適ベクトル記憶レジスタ１２に格納され、端子１３より動きベクトルを出力する。
　こうして、ブロックマッチング方式により、動き検出を行うことができるのであるが、探索範囲内のとりうるすべての試行ベクトルに対して、やみくもに探索を実行すると、動きベクトル探索範囲が±Ｊライン／フレーム・±Ｋ画素／フレームの場合、総数（２Ｊ＋１）・（２Ｋ＋１）通りの試行ベクトルが存在し、探索範囲を、±７ライン／フレーム・±７画素／フレームに限定しても試行回数は２２５回にもなる。
　多段階ベクトル検出法は、この試行回数を削減する一方法であり、第４図に多段階ベクトル検出の原理を３段階検出を例に示す。
　まず、第１段階では、例えば動き補償無しと等価な０（ゼロ）ベクトルを中心に図示のように配置された８つの代表試行ベクトルを定め、この試行ベクトルに対して、前述のブロックマッチングにより、最も類似度の高いベクトルを検出し、これを仮の動きベクトル（Ｖ１）とする。第２段階では、求めるべき真の動きベクトルはこの仮の動きベクトル周辺に存在するはずであると判断して、この仮の動きベクトルを中心にして更に空間的に密な８つの代表試行ベクトルを定め、ブロックマッチングにより最も類似度が高いベクトルを検出し、これを第２の仮の動きベクトル（Ｖ２）とする。第３段階は第２段階と同様な手順により第３のベクトル（Ｖ３）を検出し、求めるべき真の動きベクトル（Ｖ）を得ることができる。
　この例では、２５回の試行回数で±７ライン／フレーム・±７画素／フレームの探索範囲の動きベクトルの検出が可能であり、前述のように、やみくもに試行した場合と比較すると、試行回数を１／９に削減することができたわけである。」
（引用例１の１頁下右欄１８行〜３頁上右欄３行）
　
　これらの記載より、引用例１には次のことが記載されている。
「画像の動き検出方法としての多段階ベクトル検出法において、
　第１段階では、例えば動き補償無しと等価な０（ゼロ）ベクトルを中心に図示のように配置された８つの代表試行ベクトルを定め、この試行ベクトルに対して、ブロックマッチングにより、最も類似度の高いベクトルを検出し、これを仮の動きベクトル（Ｖ１）とすし、
　第２段階では、求めるべき真の動きベクトルはこの仮の動きベクトル周辺に存在するはずであると判断して、この仮の動きベクトルを中心にして更に空間的に密な８つの代表試行ベクトルを定め、ブロックマッチングにより最も類似度が高いベクトルを検出し、これを第２の仮の動きベクトル（Ｖ２）とし、
　第３段階は第２段階と同様な手順により第３のベクトル（Ｖ３）を検出し、求めるべき真の動きベクトル（Ｖ）を得ることができる
ようにしたことを特徴とする３段階ベクトル検出方法。」
（以下、引用例１記載の発明と言う。）
　
３．周知例
（１）周知例１（特開平５−１０８８２７号公報）
　当審における、平成１６年１月２３日付けで通知した拒絶の理由に引用した本願の出願日前の平成５年４月３０日に頒布された特開平５−１０８８２７号公報（以下「周知例１」という。）には、次のことが記載されている。
　「【００１８】即ち、本発明では、相関演算の精度を上げるために、相関演算を行なう領域のサイズを最初大きくとって対応点を求め、次に、この求めた対応点を中心に領域サイズを小さく設定し再び相関演算を行なうという操作を繰り返す方法を用いる。その際に、領域サイズを変更しても間引きサンプリングをすることにより、相関演算を行なう画像の画素数は一定にする。
【００１９】詳細を図２の処理のフローチャートと、図３及び図４の概念図を用いて説明する。図２及び図３の例に示すように、相関演算の対象となる領域サイズを６４×６４から８×８まで、１サイクル毎にサイズを縦，横とも半分づつに変化させながら処理を繰り返すが、相関演算は常に８×８の画素数で行なう。つまり、（８×２ｎ　）×（８×２ｎ　）（但し、ｎ＝３，２，１，０）の領域サイズに於いて相関演算を行う際は、縦，横ともに２ｎ　画素毎に再サンプリングした画像を用いることにより、いつも８×８画素数同志の相関演算を行なう。このような方法を用いることにより、演算量をさほど増加させることなく、しかも対応点の検出精度を高めることができる。
【００２０】このような処理により、前記目的を達成できる理由を図４により説明する。一般に、異なる条件で入力した２画像、例えば時間を経過して入力した画像間では、画像円に於ける対象物体の像が微妙に変化している場合がある。その場合、相関演算を行なう領域のサイズを大きくとりすぎると、画像の変化により相関演算ピークがなまり、対応点の検出精度が低くなる。逆に、領域を小さくしすぎると、真の対応点を検出できないおそれがある。そこで、まず領域サイズをある程度大きくとっておき、だんだんに対応点を探す範囲をせばめていくことにより、精度を高めていくことができる。この処理に於いて、領域サイズが大きい段階では対応点を粗く求めておけば良いので、フルサイズの画素数を全部使って相関演算を行う必要はない。そこで、間引きサンプリングにより低空間周波数領域のみ抽出して計算する。」（周知例４頁５欄１〜３５行、段落【００１８】〜【００２０】）
　
（２）周知例２（特開昭６３−２１１４７４号公報）
　当審における、平成１６年１月２３日付けで通知した拒絶の理由に引用した本願の出願日前の昭和６３年９月２日に頒布された特開昭６３−２１１４７４号公報（以下「周知例２」という。）には、次のことが記載されている。
「〔作用〕
　以下では、例として第３図に表わした４段階のテンプレート・マッチングを行う場合の一致度の目安として、前述と同じものを採用して説明する。
○１　まず、第１段階では、Ｉ×Ｊ画素のテンプレート領域３１を使用し、候補点領域をＤＸ×ＤＹ画素全体とする。そして、テンプレート領域と画像のサンプリング・レートを、Ｘ，Ｙ方向ともに８画素に１画素として、テンプレート・マッチングを行なう。サンプリングの様子を第４図（ａ）に示す。
　つまり、テンプレート領域３１、画像２０をおのおの（Ｉ／８）×（Ｊ×８）画素、〔（Ｉ＋ＤＸ）／８〕×〔（Ｊ＋ＤＹ）／８〕画素に圧縮してテンプレート・マッチングを行なう。
　この結果、テンプレート領域３１を８画素の精度で位置決めできる。
　第１段階で、必要な画素演算は、
　テンプレート領域３１が（Ｉ／８）×（Ｊ×８）
画素、
　候補点（図示していない）の数が（ＤＸ／８）×（ＤＹ／８）
であるので、
〔（Ｉ／８）×（Ｊ／８）〕×〔（ＤＸ／８）×（ＤＹ／８）〕回
である。なお、４８１，４８２，４８３，…はサンプリング（標本化）点である。
○２　第２段階では、（Ｉ／２）×（Ｊ／２）画素のテンプレート領域３２を使用し、候補点領域を、第１段階で得られた位置にテンプレート領域３１，３２の相対位置関係を加えた位置を中心にして±８画素の範囲に設定する。これを第５図（ａ）に表わし、第５図（ｂ）は第２段階での候補点領域５２の拡大図である。なお、５１は第１段階での一致度最大点、５２１，５２２，５２３，…５２ｎは候補点であり、そのうち５２ｃはさきの領域３１，３２の相対位置関係を加えた位置の中心の候補点を示す。
　そして、サンプリング・レートを４画素に１画素としてテンプレート・マッチングを行なう。
　この結果、テンプレート領域３２を４画素の精度で位置決めできる。サンプリングの様子を第４図（ｂ）に示し、４４１，４４２，４４３，…はサンプリング点である。
　このようにして、第２段階で、必要な画素演算は、
　テンプレート領域３２が（Ｉ／８）×（Ｊ／８）
画素、
　候補点の数が５×５
のため、
　（Ｉ／８）×（Ｊ×８）×（５×５）回
である。
○３　第３段階では、（Ｉ／４）×（Ｊ／４）画素のテンプレート領域３３を使用し、候補点領域を、第２段階で得られた位置にテンプレート領域３２，３３の相対位置関係を加えた位置を中心にして＋４画素の範囲に設定する。
　そして、サンプリング・レートを２画素に１画素としてテンプレート・マッチングを行なう。これを第４図（ｃ）に示す。４２１，４２２，４２３，…はサンプリング点である。
　この結果、テンプレート領域３３を２画素の精度で位置決めできる。
　第３段階で、必要な画素演算回数は、第２段階と同じである。
○４　第４段階では、（Ｉ／８）×（Ｊ／８）画素のテンプレート領域３４を使用し、候補点領域を、第３段階で得られた位置にテンプレート領域３３，３４の相対位置関係を加えた位置を中心にして＋２画素の範囲に設定する。
　そして、サンプリング・レートを１画素ずつとしてテンプレート・マッチングを行なう。それを第４図（ｄ）に示し、４１１……はサンプリング点である。
　この結果、テンプレート領域３４を１画素の精度で位置決めできる。
　第４段階で、必要な画素演算回数は、第２段階と同一である。」
（周知例２の３頁上左欄１７行〜４頁上左欄１５行）
（尚、表示できない記号については、○１、○２・・で表示した。）
　
４．対比
　本願発明１と引用例１に記載された発明とを対比すると、引用例１にはブロック化手段については明記されていないが、引用例１は画像のブロックマッチングを行うものであるからブロック化手段はあるものと認められ、引用例１には探索手段は明記されていないが、引用例１は動きベクトルを段階的に小さくすることにより真の動きベクトルを得るものであるから探索手段に相当するものがあるものと認められ、各段階毎に最も類似度が高いベクトルを検出しているから、評価手段もあるものと認められ、また、引用例１に記載された発明は方法として表現されているが、これを装置として表現し得ることは自明であって、単なる表現上の問題にすぎないから、
両者は、
「画像データのブロック化を行うブロック化手段と、
　上記ブロック化手段によりブロック化された画像データのブロックの同一探索画像に対する移動量を段階的に小さくすることによって、上記同一探索画像内の探索領域を段階的に小さくする探索手段と、
　上記段階的に小さくされる探索領域内各々には複数の検出点を有し、上記検出点を含むブロックと上記画像データのブロックとのマッチングの評価を、各段階毎に行う評価手段と、
　上記評価手段からの出力を用いて動き量を検出する動き量検出手段と
　を有することを特徴とする動き量検出装置。」
の点で一致し、次の点で相違する。
＜相違点＞　
（相違点１）
　評価手段が、本願発明１では、上記段階的に小さくされる探索領域内各々には複数の検出点を有し、上記検出点を含むブロック
内の全ての画素
内の全ての画素
（相違点２）
　本願発明１では、上記検出点を含む上記ブロック及び上記画像データのブロックの各段階毎のブロックサイズを、上記探索領域が小さくなるに従って小さくするブロックサイズ切換手段が設けられているのに対して、引用例１では、ブロックサイズについては明記されていない点。
　
５．当審の判断
　上記相違点について検討すると、
（相違点１）について
　引用例１では、「この試行ベクトルに対して、前述のブロックマッチングにより、最も類似度の高いベクトルを検出し」（引用例１の３頁上左欄６〜８行）と記載されており、ここで「前述のブロックマッチング」とは、引用例１の２頁上左欄１９行〜同頁下右欄２０行に記載されているものであり、そこでは、「ブロック内の全画素のフレーム間差分の絶対値または２乗値を求め、それらの総和の大小より評価する」（引用例１の２頁上右欄７〜９行）と記載されているように、ブロック内の全ての画素についてマッチングの評価をしているから、引用例１においても、段階的に小さくされる探索領域内各々には複数の検出点を有し、上記検出点を含むブロック
内の全ての画素
内の全ての画素
（相違点２）について
　一般的に、画像の相関を見るときに、相関を見る領域を最初は大きくとり、徐々に領域サイズを小さくすることにより、演算量を増加させることなく、検出精度を高くすることは、上記周知例でも示したように、周知のことである。
　また、引用例１のものは当審の拒絶理由でも指摘したように、引用例１の従来例を指摘して引用例記載の発明としているが、引用例１には、さらに、多段階ベクトル検出法の欠点としての誤判定をなくすため、画素の粗密を用いて検出を行うことにより、真のベクトル検出を行う発明が記載されている。
　このように、引用例１の出願時でさえ、多段階ベクトル検出法の誤判定を少なくすることが課題として存在しており、その解決法を考えていたのである。
　また、一般的に、ものを検索するとき等には、広い範囲から捜していき、徐々に範囲を狭めていくことが常套手段であり、さらに、上記のように、画像の相関を見るときに、最初は大きな領域に注目し、徐々に領域を小さくしていくことが周知であることを考え併せれば、引用例１記載の発明（引用例１の従来例）において、誤判定をなくすることを考えたときに、ブロックサイズを最初は大きいものを用い、徐々にブロックサイズを小さいものを使うことは、当業者ならば自然と考えつくことであり、格別のこととは認められない。
　したがって、引用例１記載の発明において、上記検出点を含む上記ブロック及び上記画像データのブロックの各段階毎のブロックサイズを、上記探索領域が小さくなるに従って小さくするブロックサイズ切換手段を設けることは当業者が容易に考えられることである。
　
６．むすび
　したがって、本願発明１は、引用例１に記載された発明、及び周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものであるので、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。
　よって、結論のとおり審決する。