【事件の表示】
　特願２００３−５０６２１３「構成可能なパターン最適化器」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年１２月２７日国際公開、ＷＯ０２／１０４０３９、平成１７年　６月　９日国内公表、特表２００５−５１７３１６〕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．手続きの経緯
　本願は、平成１４年６月１３日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００１年６月１５日、米国）を国際出願日とする出願であって、平成２０年５月２７日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年９月１日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同年１０月１日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．平成２０年１０月１日付けの手続補正（以下「本件補正」という。）についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成２０年１０月１日付けの手続補正を却下する。
［理由］
　本件補正により、特許請求の範囲の請求項１は、
「ディジタルシネマシステムにおいて、周波数ベースの画像データを直列化するための方法、該方法は下記を具備する：
　１６×１６ブロックで表すことが可能な少なくとも一つのデータグループをコンパイルする；
　該データグループを４個の８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループに分割する；
　８×８ブロックの各々内の１つ以上の値を評価して、直列化することの最も効率的な走査スキームを決定する；及び
　これらのブロックの各々の決定されたスキームに従って、該４個の８×８データブロックの各々を直列化する。」
と補正された。
　上記補正は、請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「８×８ブロック内の１つ以上の値」について、８×８ブロック「の各々内の」との限定、「決定されたスキーム」について、「これらのブロックの各々の」との限定を付加するものであって、特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　そこで、本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下「本願補正発明」という。）が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか（特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に適合するか）について以下に検討する。
　
（１）引用例の記載
　原査定の拒絶理由に引用された国際公開第０１／３５６７３号（以下「引用例１」という。）には、次のことが記載されている。
　なお、翻訳文及び翻訳文の記載箇所は引用例１の対応する日本国の公表公報（特表２００３−５２３６５２号公報）による。
　
（ａ）「SUMMARY OF THE INVENTION 
　　The present invention is system and method of image compression that utilizes adaptively sized blocks and sub-blocks of Discrete Cosine Transform coefficient data. In one embodiment, a 16×16 block of pixels is input to an encoder. The encoder comprises a block size assignment element, which segments the input block of pixels for processing. The block size assignment is based on the variances of the input block and subdivided blocks. In general, areas with larger variances will be subdivided into smaller blocks, whereas areas with smaller variances will not be subdivided, provided the block and sub-block mean values fall into different predetermined ranges. Thus, first the variance threshold of a block is modified from its nominal value depending on its mean value, and then the variance of the block is compared with a threshold, and if the variance is greater than the threshold, then the block is subdivided. 
　　The block size assignment is provided to a transform element, which transforms the pixel data into frequency domain data. The transform is performed only on the block and sub-blocks selected through block size assignment. The transform data then undergoes quantization and serialization. For example, zigzag scanning may be utilized to serialize the data to produce a stream of data. The stream of data may then be coded by a variable length coder in preparation for transmission. The encoded data is sent through a transmission channel to a decoder, where the pixel data is reconstructed in preparation for display.」（第４頁７行ないし最終行）
《翻訳》
「発明の概要
　本発明は離散コサイン変換係数データの適応性サイズブロックおよびサブブロックを利用する画像圧縮システムおよび方法である。一実施例では、画素の１６ｘ１６ブロックがエンコーダへ入力される。エンコーダは処理のための画素の入力ブロックを区分するブロックサイズ割当て要素を含む。ブロックサイズ割当ては入力ブロックおよび細分化されたブロックの変化に基づく。一般に、ブロックおよびサブブロック平均値が異なった予定の範囲に入ると、より小さい変化を有する領域が細分化されないが、より大きい変化がある領域はより小さなブロックに細分化されるだろう。このようにして、ブロックの第１の変化閾値はその平均値に依存するその名目上の値から変更され、次にブロックの変化は閾値と比較され、そして変化が閾値よりも大きいならばブロックは細分化される。
　ブロックサイズ割当ては画素データを周波数領域データに変換する変換要素に提供される。変換はブロックサイズ割当てを通して選択されるブロックとサブブロックにのみ実行される。次に変換データは量子化と直列化を受ける。例えば、データの流れを生成するため、ジグザグ走査がデータを直列化するのに利用されるかもしれない。データの流れは送信に備えて可変長符号化器によってコード化されるかもしれない。コード化されたデータは送信チャンネルを通してデコーダに送られ、そこで画素データが表示に備えて再構成される。」（段落【００１０】、【００１１】）
　
（ｂ）「Referring now to FIG.1, an image processing system  100  which incorporates the compression system of the present invention is shown. The image processing system 100 comprises an encoder 102 that compresses a received video signal. The compressed signal is transmitted through a transmission channel  104 , and received by a decoder 106. The decoder 106 decodes the received signal into image samples, which may then be displayed. 
　　In general, an image is divided into blocks of pixels for processing. A color signal may be converted from RGB space to YC1C2 space, with Y being the luminance, or brightness, component, and C1 and C2  being the chrominance, or color, components. Because of the low spatial sensitivity of the eye to color, many systems sub-sample the C1 and C2 components by a factor of four in the horizontal and vertical directions. However, the sub-sampling is not necessary. A full resolution image, known as 4:4:4 format, may be either very useful or necessary in some applications such as those referred to as covering“digital cinema.” Two possible YC1C2 representations are, the YIQ representation and the YUV representation, both of which are well known in the art. It is also possible to employ a variation of the YUV representation known as YCbCr. 
　　In a preferred embodiment, each of the Y, Cb, and Cr components is processed without sub-sampling. Thus, an input of a16×16 block of pixels is provided to the encoder　102. The encoder  102  comprises a block size assignment element  108 , which performs block size assignment in preparation for video compression. The block size assignment element  108  determines the block decomposition of the 16×16 block based on the perceptual characteristics of the image in the block. Block size assignment subdivides each 16×16 block into smaller blocks in a quad-tree fashion depending on the activity within a 16×16 block. The block size assignment element  108  generates a quad-tree data, called the PQR data, whose length can be between 1 and 21 bits. Thus, if block size assignment determines that a 16×16 block is to be divided, the R bit of the PQR data is set and is followed by four additional bits of P data corresponding to the four divided 8×8 blocks. If block size assignment determines that any of the 8×8 blocks is to be subdivided, then four additional bits of Q data for each 8×8 block subdivided are added. 
　　Referring now to FIG.2 , a flow diagram showing details of the operation of the block size assignment element 108 is provided. The algorithm uses the variance of a block as a metric in the decision to subdivide a block. Beginning at step 202, a 16×16 block of pixels is read. At step 204, the variance, v16, of the 16×16 block is computed. 」（第７頁３０行ないし第９頁５行）
《翻訳》
「図１を参照すると、本発明の圧縮システムを取り入れる画像処理システム１００が示される。画像処理システム１００は受信されたビデオ信号を圧縮するエンコーダ１０２を含む。圧縮された信号は伝送チャンネル１０４で送信され、デコーダ１０６によって受信される。デコーダ１０６は受信された信号をイメージサンプルに復号し、次に、サンプルは表示されるかもしれない。
　一般に、イメージは処理のために画素のブロックに分割される。カラー信号はＲＧＢスペースからＹＣ１Ｃ２スペースに変換され、Ｙは輝度、即ち明るさ成分であり、Ｃ１とＣ２は色光度、即ち色成分である。色に対する目の低い空間的な感度のため、多くのシステムは水平および垂直方向に４つの要素によりＣ１とＣ２成分をサブサンプルする。しかしながら、サブサンプルすることは必要ではない。４:４:４の形式として知られている十分な解像度イメージが“デジタルシネマ”をカバーするとして参照されるようにいくつかの応用で非常に有用または必要のいずれかであるかもしれない。２つの可能なＹＣ１Ｃ２表現は、ＹＩＱ表現、およびＹＵＶ表現であり、それの両方が技術でよく知られている。また、ＹＣｂＣｒとして知られているＹＵＶ表現の変形を使うことも可能である。
　好ましい実施例では、Ｙ、ＣｂおよびＣｒ成分のそれぞれはサブサンプリングなしで処理される。したがって、画素の１６ｘ１６ブロックの入力はエンコーダ１０２に供給される。エンコーダ１０２はブロックサイズ割当て要素１０８を含み、それはビデオ圧縮に備えてブロックサイズ割当てを実行する。ブロックサイズ割当て要素１０８はブロックにおけるイメージの知覚特性に基づいて１６ｘ１６ブロックのブロック分解を決定する。ブロックサイズ割当ては１６ｘ１６ブロック内の活動に依存してクオドトリーの様式で各１６ｘ１６ブロックをより小さなブロックに細分化する。ブロックサイズ割当て要素１０８はＰＱＲデータと呼ばれる長さが１〜２１ビットであることができるクオドトリーデータを発生する。したがって、１６ｘ１６ブロックが分割されるべきであることをブロックサイズ割当てが決定するならば、ＰＱＲデータのＲビットが設定され、４つの分割された８x８ブロックに対応するＰデータの４つの付加的なビットにより続けられる。８x８ブロックのどれかが細分化されるべきであることをブロックサイズ割当てが決定するなら、細分化された各８x８ブロックのＱデータの４つの付加的なビットが加えられる。
　図２を参照すると、ブロックサイズ割当て要素１０８の作動の詳細を示すフローチャートが提供される。アルゴリズムはブロックを細分化する決定におけるメートル法としてブロックの変化を使用する。画素の１６ｘ１６ブロックが読まれるステップ２０２で始まっている。ステップ２０４では、１６x１６ブロックの変化、v１６が計算される。」（段落【００２３】ないし【００２６】）
　
（ｃ）「If the variance v16 is not greater than the threshold T16 , then at step 208, the starting address of the 16×16 block is written, and the R bit of the PQR data is set to 0 to indicate that the 16×16 block is not subdivided. The algorithm then reads the next 16×16 block of pixels. If the variance v16 is greater than the threshold T16, then at step 210, the R bit of the PQR data is set to 1 to indicate that the 16×16 block is to be subdivided into four 8×8 blocks. 
　　The four 8×8 blocks, i=1:4, are considered sequentially for further subdivision, as shown in step 212. For each 8×8 block, the variance, v8i, is computed, at step 214. At step 216, first the variance threshold T8 is modified to provide a new threshold T'8 if the mean value of the block is between two predetermined values, then the block variance is compared to this new threshold. 
　　If the variance v8i is not greater than the threshold T 8 , then at step 218, the starting address of the 8×8 block is written, and the corresponding Q bit, Qi, is set to 0. The next 8×8 block is then processed. If the variance v8i is greater than the threshold T8, then at step 220, the corresponding Q bit, Qi, is set to 1 to indicate that the 8×8 block is to be subdivided into four 4×4 blocks. 
    The four 4×4 blocks, ji=1:4, are considered sequentially for further subdivision, as shown in step 222 . For each 4×4 block, the variance, v4ij, is computed, at step 224. At step 226, first the variance threshold T4 is modified to provide a new threshold T'4 if the mean value of the block is between two predetermined values, then the block variance is compared to this new threshold. 
    If the variance v4ij is not greater than the threshold T4, then at step 228, the address of the 4×4 block is written, and the corresponding P bit, Pij, is set to 0. The next 4×4 block is then processed. If the variance v4ij is greater than the threshold T4, then at step 230, the corresponding P bit, Pij, is set to 1 to indicate that the 4×4 block is to be subdivided into four 2×2 blocks. In addition, the address of the 4 2×2 blocks are written. 
    The thresholds T16, T8, and T4 may be predetermined constants. This is known as the hard decision. Alternatively, an adaptive or soft decision may be implemented. The soft decision varies the thresholds for the variances depending on the mean pixel value of the 2N×2N blocks, where N can be 8, 4, or 2. Thus, functions of the mean pixel values, may be used as the thresholds. 
    For purposes of illustration, consider the following example. Let the predetermined variance thresholds for the Y component be 50, 1100, and 880 for the 16×16, 8×8, and 4×4 blocks, respectively. In other words, T16=50, T8=1100, and T16=880. Let the range of mean values be 80 and 100. Suppose the computed variance for the 16×16 block is 60. Since 60 and its mean value 90 is greater than T16, the 16×16 block is subdivided into four 8×8 sub-blocks. Suppose the computed variances for the 8×8 blocks are 1180, 935, 980, and 1210. Since two of the 8×8 blocks have variances that exceed T8, these two blocks are further subdivided to produce a total of eight 4×4 sub-blocks. Finally, suppose the variances of the eight 4×4 blocks are 620, 630, 670, 610, 590, 525, 930, and 690, with corresponding means values 90, 120, 110, 115. Since the mean value of the first 4×4 block falls in the range (80, 100), its threshold will be lowered to T'4=200 which is less than 880. So, this 4×4 block will be subdivided as well as the seventh 4×4 block. The resulting block size assignment is shown in FIG.3a. The corresponding quad-tree decomposition is shown in FIG.3b. Additionally, the PQR data generated by this block size assignment is shown in FIG.3c.」（第９頁１３行ないし第１１頁２行）
《翻訳》
「変化v１６が閾値Ｔ１６ほど大きくないならば、ステップ２０８で、１６ｘ１６ブロックの始めのアドレスが書かれ、ＰＱＲデータのＲビットは１６ｘ１６ブロックが細分化されないことを示すために０に設定される。アルゴリズムは画素の次の１６ｘ１６ブロックを読む。変化のv１６が閾値Ｔ１６よりも大きいならば、ステップ２１０で、ＰＱＲデータのＲビットは１６ｘ１６ブロックが４つの８x８ブロックに細分化されるべきであることを示すために１に設定される。
　４つの８x８ブロック、ｉ=１:４がステップ２１２に示されるようにさらなる細分化のために引き続いて考慮される。各８x８ブロックについて、変化v８ｉがステップ２１４で計算される。ステップ２１６において、ブロックの平均値が２つの予定された値の間にあるなら最初の変化の閾値Ｔ８は新しい閾値Ｔ'８を提供するように変更され、そのときブロック変化はこの新しい閾値と比較される。
　変化のv８ｉが閾値Ｔ８ほど大きくないならば、ステップ２１８で８x８ブロックの始めのアドレスが書かれ、対応するＱビット、Ｑｉが０に設定される。そして次の８x８ブロックが処理される。変化v８ｉが閾値Ｔ８よりも大きいなら、ステップ２２０において、対応するＱビット、Ｑｉは、８x８ブロックが４つの４x４ブロックに細分化されるべきであることを示すため１に設定される。
　４つの４x４ブロック、ｊｉ＝１:４はステップ２２２に示されるようにさらなる細分化のために引き続いて考慮される。各４x４ブロックについて、変化v４ｉｊはステップ２２４で計算される。ステップ２２６で、ブロックの平均値が２つの予定された値の間にあるならば、最初の変化の閾値Ｔ４は新しい閾値Ｔ'４を提供するように変更され、次にブロック変化はこの新しい閾値と比較される。
　変化のv４ｉｊが閾値Ｔ４ほど大きくないならばステップ２２８で、４x４ブロックのアドレスが書かれ、対応するＰビット、Ｐｉｊは０に設定される。そして、次の４x４ブロックが処理される。変化v４ｉｊが閾値Ｔ４より大きいならば、４x４ブロックが４つの２x２ブロックに細分化されるべきであることを示すために、ステップ２３０で対応するＰビット、Ｐｉｊは１に設定される。さらに、４つの２x２ブロックのアドレスが書かれる。
　閾値のＴ１６、Ｔ８、およびＴ４は予定された定数であってもよい。これはハードな決定として知られている。代わりに、適応性の、即ちソフトな決定が実行されてもよい。ソフトな決定は２Ｎx２Ｎブロックの平均画素値に依存して変化の閾値を変え、ここにＮは８、４、または２である。したがって平均画素値の関数は閾値として使用されてもよい。
　図の目的のため以下の例を考える。Ｙ成分の予定された変化の閾値がそれぞれ１６ｘ１６、８x８、および４x４ブロックについて５０、１１００、および８８０であるとしよう。言い換えれば、Ｔ１６=５０、Ｔ８=１１００、およびＴ４=８８０である。平均値の範囲が８０と１００であるとしよう。１６ｘ１６ブロックの計算された変化が６０であると仮定する。６０とその平均値９０はＴ１６より大きいので、１６ｘ１６ブロックが４つの８x８サブブロックに細分化される。８x８ブロックの計算された変化が１１８０、９３５、９８０、および１２１０であると仮定する。２つの８x８ブロックがＴ８を超える変化を有するので、これらの２つのブロックが合計８つの４x４サブブロックを生成するようにさらに細分化される。最終的に、８つの４x４ブロックの変化が対応する平均値９０、１２０、１１０、１１５を有して６２０、６３０、６７０、６１０、５９０、５２５、９３０、および６９０であると仮定する。最初の４x４ブロックの平均値が範囲(８０、１００)内に入るので、その閾値は８８０未満であるＴ'４=２００に下げられるだろう。そこで、この４x４ブロックは７番目の４x４ブロックと同様に細分化されるだろう。結果として起こるブロックサイズ割当ては図３ａに示される。対応するクオドトリーの分解は図３ｂに示される。さらに、このブロックサイズ割当てによって発生したＰＱＲデータは図３ｃに示される。」（段落【００２８】ないし【００３４】）
　
（ｄ）「Referring back to FIG.1, the remainder of the image processing system 110 will be described. The PQR data, along with the addresses of the selected blocks, are provided to a DCT element 110. The DCT element 110 uses the PQR data to perform discrete cosine transforms of the appropriate sizes on the selected blocks. Only the selected blocks need to undergo DCT processing. 
    The image processing system 100 may optionally comprise DQT element 112 for reducing the redundancy among the DC coefficients of the DCTs. A DC coefficient is encountered at the top left corner of each DCT block. The DC coefficients are, in general, large compared to the AC coefficients. The discrepancy in sizes makes it difficult to design an efficient variable length coder. Accordingly, it is advantageous to reduce the redundancy among the DC coefficients. 
    The DQT element 112 performs 2-D DCTs on the DC coefficients, taken 2×2 at a time. Starting with 2×2 blocks within 4×4 blocks, a 2-D DCT is performed on the four DC coefficients. This 2×2 DCT is called the differential quad-tree transform, or DQT, of the four DC coefficients. Next, the DC coefficient of the DQT along with the three neighboring DC coefficients with an 8×8 block are used to compute the next level DQT. Finally, the DC coefficients of the four 8×8 blocks within a 16×16 block are used to compute the DQT. Thus, in a 16×16 block, there is one true DC coefficient and the rest are AC coefficients corresponding to the DCT and DQT. 
    The transform coefficients (both DCT and DQT) are provided to a quantizer 114 for quantization. In a preferred embodiment, the DCT coefficients are quantized using frequency weighting masks (FWMs) and a quantization scale factor. A FWM is a table of frequency weights of the same dimensions as the block of input DCT coefficients. The frequency weights apply different weights to the different DCT coefficients. The weights are designed to emphasize the input samples having frequency content that the human visual system is more sensitive to, and to de-emphasize samples having frequency content that the visual system is less sensitive to. The weights may also be designed based on factors such as viewing distances, etc. 
　・・・
    The quantized coefficients are provided to a zigzag scan serializer 116. The serializer 116 scans the blocks of quantized coefficients in a zigzag fashion to produce a serialized stream of quantized coefficients. A number of different zigzag scanning patterns, as well as patterns other than zigzag may also be chosen. A preferred technique employs 8×8 block sizes for the zigzag scanning, although other sizes may be employed. 
    Note that the zigzag scan serializer 116 may be placed either before or after the quantizer 114. The net results are the same. 
    In any case, the stream of quantized coefficients is provided to a variable length coder 118. The variable length coder 118 may make use of run-length encoding of zeros followed by Huffman encoding. This technique is discussed in detail in aforementioned U.S. Pat. Nos. 5,021,891, 5,107,345, and 5,452,104, and is summarized herein. A run-length coder would take the quantized coefficients and separate out the zero from the non-zero coefficients. The zero values are referred to as run-length values, and are Huffman encoded. The non-zero values are separately Huffman encoded. 
    A modified Huffman coding of the quantized coefficients is also possible and is used in the preferred embodiment. Here, after zigzag scanning, a run-length coder will determine the run-length/size pairs within each 8×8 block. These run-length/size pairs are then Huffman encoded.」（第１１頁１１行ないし第１３頁１８行）
《翻訳》
「図１に戻って、画像処理システム１１０の残りが説明されるだろう。選択されたブロックのアドレスと共にＰＱＲデータはＤＣＴ要素１１０に提供される。ＤＣＴ要素１１０は、選択されたブロックにおける適切なサイズの離散コサイン変換を実行するためにＰＱＲデータを使用する。選択されたブロックだけがＤＣＴ処理を受ける必要がある。
　画像処理システム１００は、ＤＣＴのＤＣ係数中の冗長を減らすために選択的にＤＱＴ要素１１２を含んでもよい。ＤＣ係数はそれぞれのＤＣＴブロックの先頭の左隅で遭遇される。一般に、ＡＣ係数と比べてＤＣ係数は大きい。サイズの不一致は効率的な可変長コーダを設計することを難しくする。従って、ＤＣ係数中の冗長を減らすことは有利である。
　ＤＱＴ要素１１２は一度に２x２を取られた、ＤＣ係数における２-Ｄ ＤＣＴを実行する。４x４ブロック中で２x２ブロックから始まって、２-Ｄ ＤＣＴは４つのＤＣ係数に実行される。この２x２ＤＣＴは４つのＤＣ係数の微分クオドトリー変換、即ちＤＱＴと呼ばれる。次に、８x８ブロックで３つの隣接しているＤＣ係数と共にＤＱＴのＤＣ係数は次のレベルのＤＱＴを計算するために使用される。最終的に、１６ｘ１６ブロック中の４つの８x８ブロックのＤＣ係数は、ＤＱＴを計算するために使用される。かくして１６ｘ１６ブロックにおいて、１つの真のＤＣ係数があり、残りはＤＣＴおよびＤＱＴに対応するＡＣ係数とである。
　変換係数(ＤＣＴとＤＱＴの両方)は量子化のための量子化器１１４に提供される。好ましい実施例では、ＤＣＴ係数は周波数加重マスク(ＦＷＭ)と量子化スケールファクターを使用して量子化される。ＦＷＭは入力ＤＣＴ係数のブロックと同じ次元の周波数加重の表である。周波数加重は異なったＤＣＴ係数に異なった加重を適用する。加重は、人間の視覚システムがより敏感である周波数内容を持っている入力サンプルを強調して、視覚システムがより敏感でない周波数内容を持っているサンプルを反-強調するように設計される。加重はまた見る距離などの要因に基づいて設計されるかもしれない。
　
　・・・
 
　量子化係数はジグザグ走査シリアライザ１１６に供給される。シリアライザ１１６は量子化係数の直列化された流れを生成すためにジグザグな様式で量子化係数のブロックを走査する。ジグザグ以外のパターンはもちろん、多くの異なったジグザグ走査のパターンがまた選択されてもよい。好ましい技術はジグザグ走査のために８x８ブロックサイズを採用するが、他のサイズも採用され得る。
　ジグザグ走査シリアライザ１１６が量子化器１１４の前または後のいずれに置かれてもよいことに注意すべきである。最終的な結果は同じである。
　どの場合でも、量子化係数の流れは可変長コーダ１１８に供給される。可変長コーダ１１８はハフマン（Huffman）コード化によって生じるゼロのランレングスコード化を使用させるかもしれない。この技術は前述の米国特許番号５，０２１，８９１、５，１０７，３４５、および５，４５２，１０４に詳述され、ここにまとめられる。ランレングスコーダは量子化係数を取り、非ゼロ係数からゼロを分離するだろう。ゼロ値がランレングス値として参照され、ハフマンコード化される。非ゼロ値は別々にハフマンコード化される。
　量子化係数の変更されたハフマンコード化はまた可能であり、好ましい実施例で使用される。ここで、ジグザグ走査の後に、ランレングスコーダは各８x８ブロック中でランレングス/サイズ対を決定するだろう。そしてこれらのランレングス/サイズ対はハフマンコード化される。」（段落【００３７】ないし【００４７】）
　
（ｅ）「Accordingly, a system and method is presented for image compression that performs block size assignment based on pixel variance. Variance based block size assignment offers several advantages. Because the Discrete Cosine Transform is performed after block sizes are determined, efficient computation is achieved. The computationally intensive transform need only be performed on the selected blocks. In addition, the block selection process is efficient, as the variance of pixel values is mathematically simple to calculate. Still another advantage of variance based block size assignment is that it is perceptually based. Pixel variance is a measure of the activity in a block, and provides indication of the presence of edges, textures, etc. It tends to capture the details of a block much better than measures such as the average of pixel values. Thus, the variance based scheme of the present invention assigns smaller blocks to regions with more edges and larger blocks to the flatter regions. As a result, outstanding quality may be achieved in the reconstructed images. 
　　Yet another important advantage is that since the block size assignment is made prior to quantization, a greater flexibility is afforded in controlling the bit rate and quality. Since the variance threshold is adapted to the local mean, small blocks are assigned even in relatively dark areas. This preserves details in all areas that are above just noticeable visibility threshold. Furthermore, the variance based image compression provides a graceful degradation of image quality when the quantization scale factor is changed from low to high values unlike methods such as MPEG. This is particularly crucial for applications such as in the area of digital cinema. 」（第１４頁３０行ないし第１５頁第７行）
《翻訳》
「従って、画素変化に基づくブロックサイズ割当てを実行する画像圧縮のためのシステムと方法が提示された。変化に基づいたブロックサイズ割当てはいくつかの利点を提供する。ブロックサイズが決定された後に離散コサイン変換が実行されるので、効率的な計算が達成される。計算上集中的な変換は選択されたブロックに実行されることのみが必要である。さらに、画素値の変化が計算するのに数学的に簡単であるので、ブロック選択の過程は効率的である。変化に基づくブロックサイズ割当ての別の利点は知覚的に基づくということである。画素変化はブロックの活動の基準であり、縁、組織構造などの存在の指示を提供する。それは画素値の平均などの測定よりもはるかに良いブロックの細部を捕らえる傾向がある。したがって、本発明の変化に基づいた計画はより多くの縁のある領域に小さなブロックを割り当て、より平坦な領域により大きいブロックを割当てる。その結果、再構成されたイメージに傑出している品質が達成され得る。
　しかし別の重要な利点は、ブロックサイズ割当てが量子化の前に作られるので、より大きい柔軟性がビットレートと品質の制御に与えられるということである。変化の閾値が局部的平均に適合されるので、小さなブロックは比較的暗い領域でさえ割り当てられる。これはまさしく顕著な可視閾値を超えているすべての領域に詳細を保存する。量子化スケールファクターが低い値からＭＰＥＧのような方法と異なった高い値に変えられるとき、さらに、変化に基づく画像圧縮はイメージ品質の僅かな低下を提供する。これはデジタルシネマの領域などの応用には特に決定的である。」（段落【００５３】、【００５４】）
　
　また、原査定の拒絶理由に引用された特開平８−２６５７５５号公報（以下「引用例２」という。）には、名称を「画像処理装置」とする発明について、次のことが記載されていると認められる。
　
（ｆ）「【発明が解決しようとする課題】
　しかしながら、上記従来の画像処理装置においては、画像データの内容に関わらずに一律な処理を行うため、画像の種類によって圧縮率が低下する問題点があった。特に、ランレングス符号化部８２においては、画像の種類によって０係数の分布状態が異なるために、符号化効率が極端に悪化することがあった。
　本発明は上述の問題点にかんがみ、画像圧縮に伴う画像の劣化を最小限に抑えるようにするとともに、高い圧縮率で安定して画像圧縮を行うことができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
　本発明の画像処理装置は、空間周波数領域での量子化を行う量子化手段と、上記量子化手段によって量子化された分布係数を一次元配列に並べ替える配列変換手段とを有し、上記配列変換手段から出力される一次元配列に符号化を施して画像データを圧縮するようにした画像処理装置において、上記空間周波数領域における係数の分布形状を判定する分布形状判定手段と、上記配列変換手段で行われる複数種類の配列変換パターンが格納されているスキャンパターン格納手段と、上記分布形状判定の出力に対応する配列変換パターンを上記スキャンパターン格納手段から読みだして上記配列変換手段に設定する配列変換パターン設定手段とを具備している。
　また、本発明の画像処理装置の他の特徴とするところは、画像を複数の領域に分割する領域分割手段を更に設け、上記領域分割手段によって複数に分割した各領域毎に係数の分布形状を検出する処理を行い、各領域毎に最適なスキャンパターンを設定するようにしている。」（段落【００２４】ないし【００２７】）
　
（ｇ）「【実施例】
　以下、本発明の画像処理装置および画像処理方法の実施例を図面を参照して説明する。図１は、本実施例の画像処理装置に用いられる画像圧縮伸長部１６の詳細な構成を説明するためのブロック図である。
　図１中、２０は分布形状判定部、２１はスキャンパターン格納部、２２はスキャンテーブル選択部である。また、９１はＲＧＢ−ＹＵＶ変換部、９２はＤＣＴ変換部、９３は量子化部、９４はジグザグスキャン部、９５はハフマン符号化部、９６は量子化テーブル、９７はハフマン符号化テーブルである。なお、ＲＧＢ−ＹＵＶ変換部９１〜ハフマン符号化テーブル９７は、従来技術で説明した構成と同様の構成であるので、詳細な説明を省略する。
　先ず、装置全体の動作を説明すると、画像の圧縮を行うときには、ＲＧＢ−ＹＵＶ変換部９１から画像データを入力して画像圧縮を行い、圧縮した画像データをハフマン符号化部９５から出力するようにしている。また、画像の伸長を行うときは、ハフマン符号化部９５から圧縮された画像データを入力して画像の伸長を行い、ＲＧＢ−ＹＵＶ変換部９１から伸長した画像データを出力するようにしている。
　＜分布形状判定部の処理の説明（図４、図８）＞次に、分布形状判定部２０の動作について説明する。分布形状判定部２０は、ＤＣＴ変換部９２から出力される分布係数ブロックの形状を、あらかじめ設定されたパターンと比較して形状判定するものである。
　図４（ａ）〜（ｃ）に分布パターンの例を示す。各パターンにおいて、８×８サイズのブロックが２つの領域に分割されている。例えば、図４（ａ）においては、網点で示される第１の領域（１）（７３）と、白地部分の第２の領域（２）（７６）とに分割されている。図４（ｂ）、（ｃ）においても同様に、７４、７５が第１の領域（１）であり、７７および７８が第２の領域（２）として分割される。
　これら分布パターンと実画像の対応を述べる。先ず、画像に明確な横縞が多く含まれるときに、係数ブロックはＡ分布を示す。また、明確な縦縞が多く含まれるときに、係数ブロックはＢ分布を示す。その他の場合、風景などはＣ分布を示す。さらに、対応する分布パターンの第１の領域（１）に係数が集中し、第２の領域（２）は係数がほぼ０となっている。
　以下の説明では、図４の分布パターンを用いた、分布係数ブロックの形状判定処理を説明する。先ず、ブロックに対して、各分布パターンの第１の領域（１）に含まれる係数値の絶対値を積算する。そして、各分布パターンの積算値を比較し、最大の積算値を持つパターンをブロックの分布形状と判定する。すなわち、ブロックの係数分布形状を、第１の領域（１）の積算値の大小で判定するのである。
　図８は、上述の判定手順の処理の流れを示すフローチャートであり、図８を用いて説明を行う。先ず、ステップＳ１００では、第１の分布パターンＡについて、第１の領域（１）に含まれる係数の積算を行う。係数値をＣ（ｎ）、積算和をＳｕｍＡとすると、下記に示す式により、
【数１】略
で算出する。
　次のステップＳ１０１では、同様に、第２の分布パターンＢについて係数の積算和ＳｕｍＢを求める。また、次のステップＳ１０２では、第３の分布パターンＣについて積算和ＳｕｍＣを求める。
　次に、ステップＳ１０３では、積算和ＳｕｍＡ、ＳｕｍＢ、ＳｕｍＣの中で最大のものを判定する。続くステップＳ１０４では、判定された分布形状を出力して処理を終了する。以上に説明したステップＳ１００〜ステップＳ１０４の処理によって、ブロックの係数分布形状を判定することができる。」（段落【００３３】ないし【００４４】）
　
（ｈ）「＜スキャンテーブル選択部２２の処理の説明（図５、図６、図９）＞続いて、スキャンテーブル選択部２２の動作について説明する。ここでは、分布形状判定部２０の出力に対応するスキャンパターンを、スキャンパターン格納部２１から読みだし、ジグザグスキャン部９４に設定する動作を行う。
　図５（ａ）〜（ｃ）は、スキャンパターン格納部２１に格納されているスキャンパターンの内容を説明する図である。各スキャンパターンにおいては、指示線６６、６７、６３に示される順番で配列化される。図５（ａ）のパターンは、分布形状判定部２０の結果として、Ａ分布であったときに選択される。
　また、図５（ｂ）のパターンはＢ分布であったとき、図５（ｃ）のパターンはＣ分布であったときに選択される。図５（ａ）においては、１行１列目の係数から始まり、行方向にスキャンが行われる。Ａ分布の場合、係数は１列目に集中するから、２列目以降は０が連続することになる。
　すなわち、スキャン後の一次元配列を考えると、９番目の要素以降は０の連続となる。一方、図５（ｂ）のパターンは、列方向にスキャンを行う。Ｂ分布の場合の係数は１行目に集中するから、図５（ｂ）のスキャンを行うことで、９番目以降の配列要素を０の連続とすることができる。図５（ｃ）のパターンは従来のものと同様であり、対角線方向に行う。
　図９は、スキャンパターンを選択する処理の流れを示すフローチャートであり、次に、図９を用いて説明を行う。先ず、ステップＳ１１０では、分布形状判定部２０から分布形状を入力する。次に、ステップＳ１１１では、ブロックがＡ分布であるか否かを判定し、肯定であればステップＳ１１２に進み、否定であればステップＳ１１３に進む。
　ステップＳ１１２に進んだ場合は、ジグザグスキャン部９４に図５（ａ）のパターンを設定し、処理を終了する。また、ステップＳ１１３に進んだ場合は、ブロックがＢ分布であるか否かを判定し、肯定であればステップＳ１１４に進み、否定であればステップＳ１１５に進む。
　ステップＳ１１４に進んだ場合は、ジグザグスキャン部９４に図５（ｂ）のパターンを設定して処理を終了する。また、ステップＳ１１５に進んだ場合は、ジグザグスキャン部９４に図５（ｃ）のパターンを設定して処理を終了する。
　　続いて、スキャン後の一次元配列の格納の様子を、図６（ａ）〜（ｃ）を用いて説明する。図６（ａ）において、５０は図５（ａ）のスキャンを行った結果である。配列要素ＳＤ（ｎ）の中に、ブロックマトリクスが行方向に格納されていることが分かる。
　図６（ｂ）において、５１は図５（ｂ）のスキャンを行った結果である。配列要素ＳＤ（ｎ）内に、列方向に格納されていることが分かる。図６（ｃ）において、５２は図５（ｃ）のスキャンを行った結果である。以上の処理により、分布形状に応じてスキャンパターンを選択する処理ができる。
　・・・
　以上、説明したように本実施例によれば、画像データの分布形状を判定してジグザグスキャンのパターンを変更することができる。これにより、画像種類に関わらず、配列中の０データを長くとることができるようになる。これは、ランレングス符号化の効率を高めることとなるので、画像の種類によらず高い圧縮率で画像圧縮を行うことが可能となる。」（段落【００４５】ないし【００５３】、【００５６】）
　
（ｉ）図５には、スキャンパターンとして、垂直走査型のスキャンパターン（図５（ａ））、水平走査型のスキャンパターン（図５（ｂ））、ジグザグ走査型のスキャンパターン（図５（ｃ））が記載されていると認められる。
　
（２）引用例１に記載された発明
（ア）画像圧縮システム
　引用例１の上記記載（ａ）、（ｂ）、（ｅ）、特に、（ｅ）の「変化に基づく画像圧縮はイメージ品質の僅かな低下を提供する。これはデジタルシネマの領域などの応用には特に決定的である。」との記載によれば、引用例１において、ディジタルシネマに適用した画像圧縮システム及びそのシステムによる画像圧縮方法に係る発明が認定できる。
　
（イ）ブロックサイズ割当て
　引用例１の上記記載（ａ）ないし（ｃ）によれば、上記画像圧縮システムにおいて、画像（イメージ）の画素データの１６×１６ブロックの入力がエンコーダに供給され、エンコーダのブロックサイズ割当て手段が、前記画素データの１６×１６ブロックの画素値の変化を計算し、該変化を閾値と比較した結果に基づき、前記１６×１６ブロックを４つの８×８ブロックに細分化し、さらに、細分化された８×８ブロック、４×４ブロックの画素値の変化と閾値との比較結果に基づき、４つの４×４ブロック、さらに、２×２ブロックと細分化することが記載されている。
　
（ウ）周波数領域データに変換、量子化、直列化
　引用例１の上記記載（ａ）、（ｄ）によれば、上記画像圧縮システムにおいて、前記細分化された各ブロックの画素データは、変換手段で周波数領域データに変換され、当該周波数領域データは、量子化器で量子化され、シリアライザは当該量子化されたデータを８×８ブロックサイズでジグザグ走査して直列化することが記載されている。
　
（エ）まとめ
　上記（ア）ないし（ウ）によれば、引用例１に記載された発明（以下「引用発明」という。）として、以下のとおりの発明を認定することができる。
　
「ディジタルシネマに適用した画像圧縮システムにおいて、画像を圧縮する方法であって、
　画像の画素データの１６×１６ブロックの入力がエンコーダに供給され、エンコーダのブロックサイズ割当て手段が、前記画素データの１６×１６ブロックの画素値の変化を計算し、該変化を閾値と比較した結果に基づき、前記１６×１６ブロックを４つの８×８ブロックに細分化し、さらに、細分化されたブロックの画素値の変化と閾値との比較結果に基づき、４つの４×４ブロック、さらに、２×２ブロックと細分化すること、
　前記細分化された各ブロックの画素データは、変換手段で周波数領域データに変換され、当該周波数領域データは、量子化器で量子化され、シリアライザは当該量子化された周波数領域データを８×８ブロックサイズでジグザグ走査して直列化すること、
を備える方法。」
　
（３）対比
　本願補正発明と引用発明とを対比すると次のことが認められる。
（ア）引用発明は、ディジタルシネマに適用した圧縮システムにおいて、画像を圧縮する方法であって、該方法は、細分化されたブロックの画素データを、変換手段で周波数領域データに変換した後、量子化し、当該量子化した周波数領域データ（本願補正発明でいう「周波数ベースの画像データ」に相当）を８×８ブロックサイズでジグザグ走査して直列化することを含むことから、引用発明は、本願補正発明と同様に、「ディジタルシネマシステムにおいて、周波数ベースの画像データを直列化するための方法」に係る発明といえる。
　
（イ）本願発明では、「１６×１６ブロックで表すことが可能な少なくとも一つのデータグループをコンパイルする」こと、「該データグループを４個の８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループに分割する」こと、「８×８ブロックの各々内の１つ以上の値を評価して、直列化することの最も効率的な走査スキームを決定する」こと、及び「これらのブロックの各々の決定されたスキームに従って、該４個の８×８データブロックの各々を直列化する」ことで周波数ベースの画像データを直列化していると認められるところ、引用発明では、量子化した周波数領域データを直列化するに際し、前記周波数領域データを８×８ブロックサイズでジグザグ走査して直列化しているから、周波数領域データから８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループを得て、該複数の８×８データブロックの各々を直列化していることは明らかであり、そうすると、引用発明と本願補正発明とは、「８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループを得て、該複数の８×８データブロックの各々を直列化する」方法といえる点で共通する。
　
（ウ）もっとも、本願補正発明では、上記８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループを「１６×１６ブロックで表すことが可能な少なくとも一つのデータグループをコンパイルする」こと、「該データグループを４個の８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループに分割する」ことにより得ているのに対し、引用発明では、そのようには得ていない。
　また、本願補正発明では、上記複数の８×８データブロックの各々を直列化するのに、「８×８ブロックの各々内の１つ以上の値を評価して、直列化することの最も効率的な走査スキームを決定する」こと、及び「これらのブロックの各々の決定されたスキームに従って」、直列化しているのに対し、引用発明では、ジグザグ走査して直列化している。
　
　以上の対比結果によれば、本願補正発明と引用発明との一致点、相違点は次のとおりであると認められる。
［一致点］
　両者はいずれも、
「ディジタルシネマシステムにおいて、周波数ベースの画像データを直列化するための方法、該方法は下記を具備する
　８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループを得て、該複数の８×８データブロックの各々を直列化する。」
であるといえる点。
　
［相違点］
　相違点１
　本願補正発明では、８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループを「１６×１６ブロックで表すことが可能な少なくとも一つのデータグループをコンパイルする」こと、「該データグループを４個の８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループに分割する」ことにより得ているのに対し、引用発明では、そのようには得ていない点。
　
　相違点２
　本願補正発明では、上記複数の８×８データブロックの各々を直列化するのに、「８×８ブロックの各々内の１つ以上の値を評価して、直列化することの最も効率的な走査スキームを決定する」こと、及び「これらのブロックの各々の決定されたスキームに従って」、直列化しているのに対し、引用発明では、ジグザグ走査して直列化している点。
　
（４）判断
　そこで以下、上記相違点について判断する。
　相違点１について
　引用発明では、画像の画素データの１６×１６ブロックの入力がエンコーダに供給され、エンコーダのブロックサイズ割当て手段で画素変化に基づいて、前記１６×１６ブロックを４つの８×８ブロック、さらに、４つの４×４ブロック、２×２ブロックと細分化するブロックサイズ割当てが行われ、前記細分化された各ブロックの画素データは、周波数領域データに変換され、当該周波数領域データを８×８ブロックサイズでジグザグ走査して直列化している。
　すなわち、引用発明において、直列化する周波数領域データ（本願補正発明でいう「周波数ベースの画像データ」）は、画像の画素データの１６×１６ブロックの入力に対し、ブロックサイズ割当て、周波数領域データへの変換等の処理がなされたデータ、換言すると、１６×１６ブロックを処理のグループ（単位）としたデータであることからすると、引用発明において、直列化する周波数領域データの８×８データブロックを得るにあたって、それまでの処理のデータのグループである１６×１６ブロックで表すことが可能な少なくとも一つのデータグループをコンパイルすること、該データグループを４個の８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループに分割することにより周波数領域データの８×８データブロックを得るようにすることは、当業者であれば、容易に想到し得ることである。
　
　相違点２について
　引用例２の上記記載（ｆ）ないし（ｉ）等によれば、引用例２には、画像を８×８画素のブロックに分割し、各ブロックごとにＤＣＴ変換を施し、ブロックごとの空間周波数の分布係数を得、当該分布係数を一次元配列に並べ替える配列変換（直列化）を行う際に、前記ブロックごとの空間周波数の分布係数の分布形状を判定し、分布形状に応じて配列変換パターン（垂直走査型のスキャンパターン、水平走査型のスキャンパターン、ジグザグ走査型のスキャンパターン）を変更することにより、符号化の効率を高め、高い圧縮率で画像圧縮を行うことが記載されていると認められ、そうすると、引用例２には、高い圧縮率で画像圧縮を行うために、あるブロックサイズ（８×８サイズのブロック）のデータを直列化するためのスキャンパターンを、各々のブロック内の１つ以上の値を評価して、各ブロックごとに垂直走査型のスキャンパターン、水平走査型のスキャンパターン、ジグザグ走査型のスキャンパターンの３つのスキャンパターンの中から符号化の効率を高め、高い圧縮率で画像圧縮が行えるスキャンパターンを決定し、決定されたスキャンパターンにしたがって前記各ブロックのデータを直列化することが記載されているといえる。
　そして、引用発明及び引用例２に記載のものは、いずれも画像圧縮に関する技術のものであり、また、画像を圧縮する際、高い圧縮率を実現しようとする共通の課題を有するものであるから、引用発明において、複数の８×８データブロックの各々を直列化するのに、８×８ブロックの各々内の１つ以上の値を評価して、直列化することの最も効率的なスキャンパターン（走査スキーム）を決定し、これらのブロックの各々の決定されたスキャンパターン（走査スキーム）に従って直列化することにより、高い圧縮率を実現しようとすることは、当業者が容易になし得ることである。
　
　以上判断したとおり、本願補正発明における上記各相違点に係る構成は、当業者が容易に想到し得たといえるものであり、また、本願補正発明の効果についてみても、上記各構成の採用に伴って当然に予測される程度のものにすぎず、格別顕著なものがあるとは認められない。
　
　したがって、本願補正発明は、引用例１、２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出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
（５）むすび
　以上のとおり、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので、特許法第１５９条第１項において読み替えて準用する特許法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
３．本願発明について
　平成２０年１０月１日付けの手続補正は、上記のとおり却下したので、本願の請求項１ないし３９に係る発明は、平成２０年３月３１日付け手続補正書により補正された明細書の特許請求の範囲の請求項１ないし３９に記載されたとおりのものであるところ、請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は次のとおりのものである。
「ディジタルシネマシステムにおいて、周波数ベースの画像データを直列化するための方法、該方法は下記を具備する：
　１６×１６ブロックで表すことが可能な少なくとも一つのデータグループをコンパイルする；
　該データグループを４個の８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループに分割する；
　８×８ブロック内の１つ以上の値を評価して、直列化することの最も効率的な走査スキームを決定する；及び
　決定されたスキームに従って、該４個の８×８データブロックの各々を直列化する。」
　
（１）引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された引用例１及びその記載事項は、前記「２．（１）」に記載したとおりであり、引用例１に記載された発明として、前記「２．（２）」の「引用発明」を認定することができる。
　
（２）対比
　本願発明は、前記２．で検討した本願補正発明から「８×８ブロック内の１つ以上の値」について、８×８ブロック「の各々内の」との構成を省き、「決定されたスキーム」について、「これらのブロックの各々の」との構成を省いたものである。
　そうすると、本願発明と引用発明とは、
［一致点］
　両者はいずれも、
「ディジタルシネマシステムにおいて、周波数ベースの画像データを直列化するための方法、該方法は下記を具備する
　８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループを得て、該複数の８×８データブロックの各々を直列化する。」
であるといえる点で一致し、以下の点で相違する。
　
［相違点］
　相違点１
　本願発明では、８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループを「１６×１６ブロックで表すことが可能な少なくとも一つのデータグループをコンパイルする」こと、「該データグループを４個の８×８ブロックで表すことが可能な複数のグループに分割する」ことにより得ているのに対し、引用発明では、そのようには得ていない点。
　
　相違点２
　本願発明では、上記複数の８×８データブロックの各々を直列化するのに、「８×８ブロック内の１つ以上の値を評価して、直列化することの最も効率的な走査スキームを決定する」こと、及び「決定されたスキームに従って」、直列化しているのに対し、引用発明では、ジグザグ走査して直列化している点。
　
（３）判断
　上記相違点１、２についての判断は、前記「２．（４）」の相違点１、２についての判断と同様である。
　また、本願発明の効果についてみても、上記各構成の採用に伴って当然に予測される程度のものにすぎず、格別顕著なものであるとは認められない。
　したがって、本願発明は、引用例１、２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。
　
４．むすび
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、引用例１、２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、本願の他の請求項について検討するまでもなく、本願は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。