【事件の表示】
　特願２０１１−５５４０４１「アーティファクト除去フィルタリングのための領域ベースのフィルタ・パラメータの選択を行う方法および装置」拒絶査定不服審判事件〔平成２２年　９月１６日国際公開、ＷＯ２０１０／１０４５７０、平成２４年　９月　６日国内公表、特表２０１２−５２０６０７〕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　経緯　  
 　  
１．手続  
　本願は、２０１０年（平成２２年）３月１０日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００９年３月１２日、米国）を国際出願日とする出願であって、手続の概要は以下のとおりである。 
　
拒絶理由通知　　　　　　：平成２６年　２月２８日（起案日） 
手続補正　　　　　　　　：平成２６年　９月１１日 
拒絶査定　　　　　　　　：平成２６年１２月１１日（起案日） 
拒絶査定不服審判請求　　：平成２７年　４月１５日 
　
２．査定
　原審での査定の理由は、概略、以下のとおりである。
　本願の各請求項に係る発明（平成２６年９月１１日付け手続補正書による）は、下記刊行物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。
　　　　　記　
刊行物１：Camilo C. Dorea, Oscar Divorra Escoda, Peng Yin and Cristina Gomila, A direction-adaptive in-loop deartifacting filter for video coding, 15th IEEE International Conference on Image Processing, 2008. ICIP 2008, 12-15 Oct. 2008, pp. 1624-1627
刊行物２：国際公開第２００７／１１１２９２号
 　
第２　本願発明
　本願の請求項３に係る発明（以下「本願発明」という。）は、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面、及び平成２６年９月１１日付け手続補正書の記載からみて、平成２６年９月１１日付け手続補正書の特許請求の範囲の請求項３に記載された事項により特定される次のとおりのものである。
（（Ａ）ないし（Ｉ）は合議体が付与した。以下、それぞれ、構成要件（Ａ）、構成要件（Ｂ）・・・、という。）
　
　　【請求項３】
（Ａ）ピクチャの少なくとも領域についてのピクチャ・データを符号化するステップを含む方法であって、
（Ｂ）前記符号化するステップは、
（Ｃ）領域ベースのフィルタ・パラメータの選択を用いて前記領域に対してアーティファクト除去フィルタリングを実行するステップを含み、
（Ｄ）前記領域は、非ブロック境界、ブロック境界、非ブロック境界とブロック境界の組み合わせ、及びブロック境界を除いた前記非ブロック境界のうちのいずれかを含み、
（Ｅ）前記ピクチャ・データは前記ピクチャの複数の領域について符号化され、
（Ｆ）１又は複数の画素クラスの各々についてのフィルタ・パラメータのセットは記憶され、
（Ｇ）前記複数の領域の各々について、少なくとも領域ベースのフィルタ・パラメータは前記１又は複数の画素クラスの各々についての前記フィルタ・パラメータのセットから選択され、
（Ｈ）前記複数の領域の各々について、当該選択された領域ベースのフィルタ・パラメータのインデックスは信号送信され、
（Ｉ）前記選択された領域ベースのフィルタ・パラメータはアーティファクト除去フィルタリングにおいて使用される、前記方法。
　
第３　刊行物に記載された発明
１．刊行物１の記載
　原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である「A direction-adaptive in-loop deartifacting filter for video coding」（訳：ビデオ符号化のための方向適応インループアーティファクト除去フィルタ）（以下「刊行物１」という。）には、次の事項が記載されている。
　
（１−１）
「1. INTRODUCTION
Many video coding strategies employ block-based transforms (DCTs) and motion compensation among their compression tools. Coarse quantization of transform coefficients and the use of different reference locations or different reference pictures by neighboring blocks in motion-compensated prediction can give rise to visual artifacts such as distortion around edges, textures or block discontinuities.
Within the H.264/AVC video coding standard [1], an in-loop deblocking filter [3] has been adopted to attenuate artifacts arising along block boundaries. By adaptively applying low-pass filters to block edges, the deblocking filter can improve both subjective and objective video quality. The filter operates by performing an analysis of the samples around a block boundary and adapts filtering strength to attenuate small intensity differences attributable to quantization noise while preserving the generally larger intensity differences pertaining to the actual image content.
　・・・（中略）・・・
This paper proposes an in-loop deartifacting filter using spatiotemporally adaptive thresholds for sparsity-based filtering on multiple sub-lattice picture samplings. Since filtering thresholds adaptation is responsive to signal characteristics, besides compression requirements and encoding modes, thresholds need to be transmitted to the decoder as side information. The use of side information greatly enhances the ability of the filter to act on Intra, Inter-P or Inter-B encoded content as it aids in adapting to the quantization noise statistics of each coding strategy. In this work, a specific implementation of our in-loop filter is provided for the H.264/AVC video codec. Results show coding efficiency gains of up to 10% (or 0.9dB) in sequences of high motion content with difficult prediction. 」（１６２４頁左欄下から２５行−右欄下から８行）
（訳）
「１．イントロダクション
多くのビデオ符号化方式は、それらの圧縮ツールの中に、ブロックベースの変換（DCT）および動き補償を用いる。変換係数の粗い量子化と動き補償予測において、隣接ブロックによる異なる参照位置又は異なる参照ピクチャの使用は、エッジ、テクスチャあるいはブロック不連続の周辺の歪みとして視覚的アーティファクトを生じさせることがある。
H.264 / AVCビデオ符号化規格[1]の中に、インループデブロッキングフィルタ[3]は、ブロック境界に沿って生じるアーティファクトを減衰させるために採用されている。適応的にブロックのエッジにローパスフィルタを適用することによって、デブロッキング・フィルタは、主観的および客観的なビデオ品質を向上させることができる。フィルタは、ブロック境界の周りのサンプルの分析を実行することによって動作し、実際の画像コンテンツに関連する全体の大きな強度差を保ちながら、量子化ノイズに起因する小さな強度差を減衰させるフィルタリング強度を適応させる。　
（中略）
本稿では、複数の副格子映像サンプリングに対して、スパーシティベースのフィルタリングを行うために、時空間的適応閾値を使用する、インループアーティファクト除去フィルタを提案している。フィルタリング閾値の適応は、圧縮条件および符号化モードの他に、信号特性に応答するので、閾値は、サイド情報としてデコーダに送信される必要がある。サイド情報の使用は、各符号化方式の量子化雑音統計に適応するのを助けるように、イントラ、インターPまたはインターBで符号化されたコンテンツに作用するフィルタの能力を非常に高める。この研究では、我々のインループフィルタの具体的な実装は、H.264 / AVCビデオコーデックのために提供される。結果は、予測が困難な動きの多いコンテンツのシーケンスで、最大10％（または0.9デシベル）の符号化効率向上を示している。」
　
（１−２）
「3. DIRECTION-ADAPTIVE IN-LOOP FILTER FOR INTRA  INTER FRAMES
One of the main advantages of in-loop filtering is the possibility to use filtered reference frames for motion estimation and compensation. Nevertheless, one needs to take into account that picture areas previously filtered in reference frames may not need to be further filtered. In order to avoid possible overfiltering, an in-loop filter must be locally adaptive, taking into account the quantization noise statistics associated to the different coding modes at the block level as well as the pixel level [1]. Furthermore, temporal variations in signal characteristics may further influence the statistics of quantization noise. In the context of sparsity-based filtering, these considerations can be reflected in a threshold selection and combination strategy, which is both spatially and temporally adaptable to signal characteristics, compression requirements and prediction modes.
In the in-loop filter described herein, direction-adaptive deartifacting [2] is extended by using spatio-temporally adaptive sets of thresholds for localized filtering. Thresholds are generated and separately selected in order to best fit the statistics of quantization noise of each image and/or image area. As outlined in the block diagram of Fig. 2, a Filtering Map Creation module is responsible for identifying and isolating image areas which call for dedicated filtering strengths. This module and the components related to threshold generation, selection and result combination are detailed next.
　
3.1. Filtering Map Creation
Visual artifacts are closely related to the amount of local quantization noise present in the encoded picture. In turn, quantization noise is dependent upon the applied quantization step and the amount of residual error resulting from block-based prediction. Depending on the prediction mode used, and the source signal to encode, the amount of residual error varies. Hence, akin to H.264/AVC, one can estimate which prediction modes typically present higher or lower amounts of quantization noise. For instance, conditions for estimating the amount of noise include INTRA or INTER modes of prediction and the presence or absence of coded residuals for each block (or macroblock).
Additionally, the boundaries of blocks associated to large amounts of quantization noise are also subject to blocking artifacts of varying severity. In this work, unlike in H.264/AVC, the boundaries of a block are understood as the set of pixels exclusively outside of the block which lie within a distance d of the block edges. Based on the filtering strength observations of the H.264/AVC deblocking filter [1], boundaries between two INTER predicted blocks with no coded residual which present motion related differences (block motion differences of more than 1 pixel or motion compensation from different reference frames) are also considered as susceptible to presenting artifacts. In this case, the boundary between blocks is taken as the set of pixels within a distance d that overlap either side of the common block edge.
These conditions provide a localized discrimination of image areas intended for filtering operations of varying intensity. Each pixel of a luminance image is grouped into a particular class in accordance to the local encoding conditions summarized in Table 3.1. Note that a pixel may satisfy multiple conditions, in this case, the class assignment of lowest number takes precedence. This classification gives rise to a Filtering Map, such as illustrated in Fig. 3. Filtering Maps for the chroma components of an image are obtained via sub-sampling of the luminance maps. A different filtering threshold per frame can then be applied for each class.
　
3.2. Threshold Optimization and Filtered Picture Construction
Filtered pixel values from each class are computed from an independent filtering step using our direction-adaptive sparsity-based filtering and a selected threshold. All thresholds within a predetermined range are tested. For each class, the Threshold Selection module (Fig. 2) uses a Distortion minimization procedure in order to determine the best filtered data and threshold per class of pixels. With the aid of the Filtering Map, the Threshold Selection module chooses for each class the threshold which maximizes the PSNR between filtered and original pixels. A composite image containing the optimally filtered data for each class is constructed and made available to the remainder of the coding modules.
　
3.3. Threshold Transmission and Decoding
Optimal threshold selection requires the availability of original data. Hence, the selected thresholds for each class need to be transmitted in the bit-stream of the coding scheme. Threshold transmission represents a minor overhead. Considering that each threshold in our implementation may have at most 32 possible threshold values, only an average of 30 bits per frame (6 thresholds) are required if fixed length codes are used. In the H.264/AVC framework, threshold values can be inserted in the bit-stream in the slice and/or picture headers or as SEI (Supplemental Enhancement Information) data.
The decoder must also construct a Filtering Map based on the decoded data. Together with the optimal threshold information extracted from the bit-stream, it can proceed to deartifact the pixels within each class by using the direction-adaptive deartifacting filter. The block diagram of the in-loop filter at the decoder side is pictured in Fig. 4.」（１６２５頁右欄下から３２行−１６２６頁右欄下から１８行）
（訳）
「３．イントラ・インターフレームのための方向適応インループフィルタ
インループ・フィルタリングの主な利点の１つは、動き推定と補償のための濾過参照フレームを使用する可能性です。それにもかかわらず、参照フレームの以前にフィルタリングされた画像領域はさらにフィルタリングされることを必要としない、ということを考慮に入れる必要がある。可能なオーバーフィルタリングを回避するために、インループフィルタは、画素レベルと同様ブロック・レベルで異なる符号化モードに関連する量子化雑音統計を考慮に入れて、局所的に適応的でなければならない[1]。また、信号特性の時間的変化は、さらに、量子化雑音の統計値に影響を及ぼし得る。スパーシティベースフィルタリングの環境では、これらの考慮事項は、空間的及び時間的に、信号特性、圧縮要件および予測モードに適応できるような、閾値の選択と組み合わせ方式に反映させることができる。
ここに記載されるインループフィルタでは、方向適応アーティファクト除去[2]が、ローカライズフィルタリングのための閾値の空間・時間的適応のセットを使用することによって拡張される。閾値が生成され、各画像および/または画像領域の量子化雑音統計に最もよく適合するように別々に選択される。図２のブロック図に概説されるように、フィルタリングマップ作成モジュールは、識別し、専用のフィルタリング強度を求める画像領域を分離するための責任がある。このモジュールと閾値の生成、選択および結果の組み合わせに関連するコンポーネントは次に詳述されている。
　
３．１．フィルタリングマップ作成
視覚的アーティファクトは符号化された画像内に存在するローカル量子化ノイズの量に密接に関係している。次に、量子化ノイズは、適用する量子化ステップと、ブロックベースの予測に起因する残留誤差の量に依存する。使用された予測モード、および符号化するソース信号に応じて、残留誤差の量が変化する。したがって、H.264 / AVCと同種で、予測モードが典型的に表す量子化雑音のより高いまたはより低い量を推定することができる。例えば、ノイズ量を推定するための条件は、イントラあるいはインター予測のモードと各ブロック（またはマクロブロック）のための符号化された残差の存在または欠如とを含む。
さらに、大量の量子化ノイズに関連付けられたブロックの境界はまた、様々なひどさのブロックアーティファクトの対象となっている。この作業では、H.264 / AVCとは異なり、ブロックの境界は、もっぱら、ブロックエッジの距離d内にあるブロックの外側の画素の集合として理解される。H.264/ AVCのデブロッキングフィルタ[1]のフィルタリング強度の観察に基づいて、動きに関連する変化（１画素以上異なるブロックの動きあるいは異なる参照フレームからの動き補償）が与える符号化されない残差を有する、２つのINTER予測されたブロックの間の境界はまた、アーティファクトを引き起こす可能性があると考えられる。この場合には、ブロックの境界は、共通のブロックエッジのいずれかの側に重なる距離d内の画素の集合とする。
これらの条件は、強度が変化する動作をするフィルタリングのために意図された画像領域の局所的な識別を提供する。輝度画像の各画素は、表3.1にまとめた局所的な符号化条件に応じて、特定のクラスにグループ分けされている。画素は、複数の条件を満たしてもよいことに注意が必要であり、この場合には、その中で最も番号が小さいクラス割り当てが優先される。この分類は、図３に示すようなフィルタリングマップを生じさせる。画像のクロマ成分のためのフィルタリングマップは、輝度マップのサブサンプリングを介して取得されている。フレームごとに異なるフィルタリング閾値は、各クラスに適用することができる。
　
３．２．閾値の最適化とフィルタリングされた画像の構成
各クラスからのフィルタリングされた画素値は、我々の方向適応スパースベースのフィルタリングを使用した独立したフィルタリングステップと選択された閾値から計算される。あらかじめ定められた範囲内のすべての閾値がテストされる。クラスごとに、閾値選択モジュール（図２）は、画素のクラスごとに最高のフィルタリングされたデータと閾値を決定するために、歪みの最小化手順を使用する。フィルタリングマップの助けを借りて、閾値選択モジュールは、各クラスに関して、フィルタリングされた画素とオリジナルの画素との間のPSNRを最大化する閾値を選択する。各クラスについて最適にフィルタリングされたデータを含む合成画像が構成され、符号化モジュールの残りの部分に使用できるようになる。　
　
３．３．閾値送信と復号化
最適な閾値の選択は、オリジナルデータの有効性を必要とする。したがって、それぞれのクラスの選択された閾値は、符号化方式のビットストリームで送信される必要がある。閾値送信はわずかなオーバーヘッドを表す。我々の実施例では、各閾値は、最大で32の可能な閾値を有することができることを考慮すると、固定長コードが使用される場合、平均してフレーム当たり30ビット（6閾値）だけ必要です。H.264 / AVCのフレームワークでは、閾値は、スライスあるいは画像のヘッダ、又はSEI（付加拡張情報）データとしてビットストリームに挿入することができる。
デコーダはまた、デコードされたデータに基づいてフィルタリングマップを構築する必要がある。ビットストリームから抽出された最適な閾値情報と共に、方向適応アーティファクト除去フィルタを使用することにより、各クラス内の画素についてアーティファクトの除去に進むことができる。デコーダ側のインループフィルタのブロック図は図４に描かれている。」
　
　
（訳）
図２．符号化側の方向適応アーティファクト除去インループフィルタのブロック図　
　
　
（訳）
図３．フォーマンシーケンスのためのフィルタリングマップの例、青、赤、ライトブルー、黄色、グリーン、灰色は、それぞれ、クラス１ないしクラス６に対応する。
　
　
　
（訳）
テーブル１．画素クラスを決定するための符号化モードと条件　
　
　
２．刊行物１に記載された発明
　以上の刊行物１の記載からみて、刊行物１には、次の発明が記載されている。
　
（２−１）刊行物１の名称及び（１−１）の記載によれば、刊行物１には、ビデオ符号化のためのアーティファクトを減衰させるために採用されている、インループフィルタに関する発明が開示されているといえる。
　上記ビデオ符号化は、以下（２−３）で検討するように、ビデオに含まれる各フレームの画像を１ないし６のクラスに対応する領域に分けてビデオデータを符号化するものである。
　したがって、刊行物１にはビデオに含まれる各フレームの画像を領域に分けて符号化する方法が開示されているといえる。
　
（２−２）上記符号化する方法は、アーティファクトを減衰させるために採用されている、インループフィルタを有しているから、アーティファクトを減衰させるためのフィルタリングステップを有している。
　上記フィルタリングステップに用いられる閾値は、以下で検討するように各領域に対して選択されている。
　したがって、刊行物１の上記符号化を行う際に、各領域に対して選択される閾値を用いてアーティファクトを減衰させるためのフィルタリングステップを有している。
　
（２−３）上記符号化を行うに際して、刊行物１の（１−２）、Ｔａｂｅｌ１の記載及び図３の記載からみて、ビデオに含まれる各フレームの画像を、符号化条件に応じて領域に分け、上記領域を特定のクラス（１ないし６のクラス）に対応させることでグループ分けしている。
　
（２−４）刊行物１の（１−２）、Ｔａｂｅｌ１の記載によれば、各画素クラスごとに最高のフィルタリングされたデータと閾値を決定するために、各クラスに関して、フィルタリングされた画素とオリジナルの画素との間のPSNRを最大化する閾値を選択している。
　
（２−５） 刊行物１の（１−２）の記載によれば、それぞれのクラスの選択された閾値は、符号化方式のビットストリームで送信している。上記閾値の送信に関して、「我々の実施例では、各閾値は、最大で32の可能な閾値を有することができることを考慮すると、固定長コードが使用される場合、平均してフレーム当たり30ビット（6閾値）だけ必要です。」の記載があり、これは、３２個の閾値から一つを選択したとき、このうち（３２個）のいずれであるかを表すためには５ビット必要であり、上記５ビットが各クラス（６つのクラス）に対して必要であるから３０ビット必要であることを表していることは明らかである。したがって、各クラスの閾値は、それぞれ、５ビットの符号に符号化されて送信されていることが開示されている。
　
（２−６）刊行物１の（１−２）の記載によれば、各クラスからのフィルタリングされた画素値は、方向適応スパースベースのフィルタリングを使用した独立したフィルタリングステップと選択された閾値から計算されることが記載されている。
　
（２−７）まとめ
　以上、（２−１）ないし（２−６）の検討によれば、刊行物１には、以下のとおりの発明（以下、刊行物１発明という。）が記載されているといえる。
　（（ａ）ないし（ｆ）は合議体が付与した。以下、それぞれ、構成要件（ａ）、構成要件（ｂ）等という。）
　
（ａ）ビデオに含まれる各フレームの画像を領域に分けて符号化する際に、以下の（ｂ）、（ｃ）の構成を含む符号化方法の発明であって、
（ｂ）各領域に対して選択される閾値を用いてアーティファクトを減衰させるためのフィルタリングステップ、
（ｃ）ビデオに含まれる各フレームの画像を、符号化条件に応じて領域に分け、上記領域を特定のクラス（１ないし６のクラス）に対応させることでグループ分けし、
（ｄ）各画素クラスごとに最高のフィルタリングされたデータと閾値を決定するために、各クラスに関して、フィルタリングされた画素とオリジナルの画素との間のPSNRを最大化する閾値を選択し、
（ｅ）それぞれのクラスの選択された閾値は、各クラス毎に５ビットの符号に符号化されてビットストリームで送信され、
（ｆ）各クラスからのフィルタリングされた画素値は、方向適応スパースベースのフィルタリングを使用した独立したフィルタリングステップと選択された閾値から計算される、方法。
　
第４　対比  
　本願発明と引用発明とを対比する。 
（４−１）本願発明の構成要件（Ａ）、（Ｂ）と刊行物１発明の構成要件（ａ）とを対比する。
　本願発明のピクチャはビデオ符号化の際のピクチャであるから、刊行物１発明のビデオに含まれる各フレーム画像はピクチャに相当し、上記画像を符号化するときの画像のデータはピクチャ・データである。
　刊行物１発明は、ビデオに含まれる各フレームの画像を領域に分けて符号化する際の符号化方法の発明であるから、ピクチャの領域についてのピクチャ・データを符号化している、すなわち、「符号化するステップ」を有しているといえ、この点で刊行物１発明の構成要件（ａ）は、本願発明の構成要件（Ａ）と相違がない。
　また、刊行物１発明は、上記符号化に際して、構成要件（ｂ）、（ｃ）を有しているが、上記構成要件（ｂ）、（ｃ）は、以下で検討するように、本願発明の構成要件（Ｃ）、（Ｄ）に対応しているから、「前記符号化するステップは、」構成要件（Ｃ）、（Ｄ）を含んでいる点でも相違がない。
　したがって、刊行物１発明の構成要件（ａ）は、本願発明の構成要件（Ａ）、（Ｂ）に相当する。
　
（４−２）本願発明の構成要件（Ｃ）と刊行物１発明の構成要件（ｂ）とを対比する。
　刊行物１発明の「各領域に対して選択される閾値」は、各領域毎に異なっており、アーティファクトを減衰させるためのフィルタリングに用いられる値であるから、「領域ベースのフィルタ・パラメータ」である。
　刊行物１発明においても、上記閾値は選択されているから、「領域ベースのフィルタ・パラメータの選択を用いて」いる。
　そして、上記領域毎に選択される閾値を用いてアーティファクトを減衰させるためのフィルタリングを行っているから、前記領域に対してアーティファクト除去フィルタリングを実行しているといえる。
　したがって、刊行物１発明の構成要件（ｂ）は、本願発明の構成要件（Ｃ）に相当する。
　
（４−３）本願発明の構成要件（Ｄ）と刊行物１発明の構成要件（ｃ）とを対比する。
　刊行物１発明では「ビデオに含まれる各フレームの画像を、符号化条件に応じて領域に分け、上記領域を特定のクラス（１ないし６のクラス）に対応させることでグループ分けし」ている。
　上記クラスは、各領域を各クラスに対応させているからクラスと領域は対応するものであり、上記グループ分けは、フレーム画像を領域に分けていることに相当する。
　そして、上記クラス（領域）はテーブル１．を参酌すると「INTRA encoded macroblock（イントラ符号化されたマクロブロック）」、「INTER encoded block with coding of residual（残差符号化にインター符号化されたブロック）」、「outer boundaries of INTRA encoded macroblock（イントラ符号化されたマクロブロックの外側境界）」、「outer boundaries of INTER encoded block with coding of residual（残差符号化にインター符号化されたブロックの外側境界）」、「boundary between INTER encoded blocks with no coded residual but with significant motion differences（残差符号化を用いてはいないが重要な動きの違いを用いたインター符号化されたブロックの外側）」、「none of the above（上記以外）」の領域であり、これらの領域は、少なくとも「非ブロック境界、ブロック境界、非ブロック境界とブロック境界の組み合わせ、及びブロック境界を除いた前記非ブロック境界のうちのいずれか」であることを含むことは明白であるから、刊行物１発明は、本願発明の構成要件（Ｄ）を有している。
　
（４−４） 本願発明の構成要件（Ｅ）と刊行物１発明の構成要件（ａ）とを対比する。
　刊行物１発明では、「ビデオに含まれる各フレームの画像を領域に分けて符号化」しており、上記（４−１）で検討したように、各フレームの画像（のデータ）は、本願発明のピクチャ・データといえ、これを領域に分けて符号化しているのであるから「前記ピクチャ・データは前記ピクチャの複数の領域について符号化され」の構成を有しているといえる。
　
（４−５）本願発明の構成要件（Ｆ）と刊行物１発明とを対比する。
　刊行物１発明は、フィルタ・パラメータのセットの記憶についての構成を有していないから、構成要件（Ｆ）を有していない。
　
（４−６）本願発明の構成要件（Ｇ）と刊行物１発明の構成要件（ｄ）とを対比する。
　刊行物１発明では「各画素クラスごとに最高のフィルタリングされたデータと閾値を決定するために、各クラスに関して、フィルタリングされた画素とオリジナルの画素との間のPSNRを最大化する閾値を選択」している。
　上記「画素クラス」は領域をグループ分けしたものであり、閾値は本願発明の「領域ベースのフィルタ・パラメータ」に対応するから、複数の領域の各々について、少なくとも領域ベースのフィルタ・パラメータは前記１又は複数の画素クラスの各々について選択されている。
　もっとも、上記（４−５）で検討したように刊行物１発明は、フィルタ・パラメータのセットの記憶についての構成を有していないから、「前記１又は複数の画素クラスの各々についての前記フィルタ・パラメータのセットから選択」する構成は有していない。
　
（４−７）本願発明の構成要件（Ｈ）と刊行物１発明の構成要件（ｅ）とを対比する。
　刊行物１発明では、「それぞれのクラスの選択された閾値は、各クラス毎に５ビットの符号に符号化されてビットストリームで送信され」ている。
　上記５ビットの符号は、（２−５）で検討したように、「３２個の閾値から一つを選択したとき、このうち（３２個）のいずれであるかを表すため」の５ビットの符号であり、したがって、閾値そのものではなく、閾値のインデックスであることは明白である。
　上記閾値は、各領域毎に適用されるのであるから、領域の各々について送信されているといえる。
　したがって、刊行物１発明は、「前記複数の領域の各々について、当該選択された領域ベースのフィルタ・パラメータのインデックスは信号送信され」る構成を有している点で、本願発明と相違がない。
　
（４−８）本願発明の構成要件（Ｉ）と刊行物１発明の構成要件（ｆ）とを対比する。
　刊行物１発明では、「各クラスからのフィルタリングされた画素値は、方向適応スパースベースのフィルタリングを使用した独立したフィルタリングステップと選択された閾値から計算され」の構成を有しており、このことはいいかえると、選択された閾値は、方向適応スパースベースのフィルタリングを使用した独立したフィルタリングステップにおいて用いられるといえる。
　上記「選択された閾値」、「方向適応スパースベースのフィルタリングを使用した独立したフィルタリング（ステップ）」は、本願発明の「前記選択された領域ベースのフィルタ・パラメータ」、「アーティファクト除去フィルタリング」に相当することは先に検討したとおりである。
　したがって、刊行物１発明は、本願発明の構成要件（Ｉ）を有している。
　
（４−９）まとめ（一致点、相違点）
　以上まとめると、本願発明と刊行物１発明とは以下の一致点で一致し相違点で相違する。
　
（一致点）
　ピクチャの少なくとも領域についてのピクチャ・データを符号化するステップを含む方法であって、
　前記符号化するステップは、
　領域ベースのフィルタ・パラメータの選択を用いて前記領域に対してアーティファクト除去フィルタリングを実行するステップを含み、
　前記領域は、非ブロック境界、ブロック境界、非ブロック境界とブロック境界の組み合わせ、及びブロック境界を除いた前記非ブロック境界のうちのいずれかを含み、
　前記ピクチャ・データは前記ピクチャの複数の領域について符号化され、
　前記複数の領域の各々について、少なくとも領域ベースのフィルタ・パラメータは前記１又は複数の画素クラスの各々について選択され、
　前記複数の領域の各々について、当該選択された領域ベースのフィルタ・パラメータのインデックスは信号送信され、
　前記選択された領域ベースのフィルタ・パラメータはアーティファクト除去フィルタリングにおいて使用される、前記方法。
　
（相違点）
相違点１
　本願発明では、「１又は複数の画素クラスの各々についてのフィルタ・パラメータのセットは記憶され」の構成を有しているのに対し、刊行物１発明では、当該構成を有していない点。
　
相違点２
　「少なくとも領域ベースのフィルタ・パラメータは前記１又は複数の画素クラスの各々について選択され」の構成が、本願発明では「少なくとも領域ベースのフィルタ・パラメータは前記１又は複数の画素クラスの各々についての前記フィルタ・パラメータのセットから選択され」の構成であるのに対し、刊行物１発明では、「前記１又は複数の画素クラスの各々についての前記フィルタ・パラメータのセットから選択され」の構成を有していない点。
　
第５　判断 
　上記相違点について検討する。
（５−１）相違点１について
　刊行物１発明において、領域をクラスに分けるのは、クラス毎に（画像のアーティファクトの傾向が異なるから）異なる閾値を採用することでより適したフィルタリング処理を行うことを目的としていることは、刊行物１の記載全体から明らかである。
　そして、上記異なるアーティファクトの除去を目的とした閾値の範囲等は、除去するアーティファクトの性質等によって異なることは当然予測されることであって、クラス毎に異なる閾値の範囲等が存在すれば、上記選択する閾値のセットをクラス毎に異なるようにすることは当業者が当然想起しえたことであり、したがって、刊行物１発明において、閾値のセットをクラス毎に異なるように記憶することは当業者が容易になしえたことである。
　よって、刊行物１発明において、相違点１の構成を採用することは当業者が容易になしえたことである。
　
（５−２）相違点２について
　刊行物１発明において、相違点１の構成を採用すれば、閾値のセットはクラス毎に異なるように記憶される構成となるから、当該閾値の選択にあたっては、「前記１又は複数の画素クラスの各々についての前記フィルタ・パラメータのセットから選択」される構成となることは当然のことである。
　
（５−３）効果等
　以上のように、上記相違点は当業者が容易に想到し得たものと認められ、本願発明全体としてみても格別のものはなく、その作用効果も、上記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。
　
第６　むすび 
　以上、本件出願の請求項３に係る発明は、刊行物１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、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、本件出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。