【事件の表示】
　特願２０１２−１３９５９９「ディジタル画像および音声データを無損失に復号化するためのシステムおよび方法」拒絶査定不服審判事件〔平成２４年１０月１８日出願公開、特開２０１２−２００００５〕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、２００２年（平成１４年）７月１９日（パリ条約による優先権主張外国庁受理、２００１年７月１９日、米国、２００２年７月１８日、米国）を国際出願日とする出願である特願２００３−５１４４２７号の一部を平成２０（２００８）年１０月１日に特許法第４４条第１項の規定により新たな特許出願とした特願２００８−２５６１８６号の一部を平成２４（２０１２）年６月２１日に特許法第４４条第１項の規定により新たな特許出願（特願２０１２−１３９５９９号）としたものであって、手続の概要は以下のとおりである。　
　
手続補正　　　　　　　　　　：平成２４年　７月２３日
拒絶理由通知　　　　　　　　：平成２５年　８月２６日（起案日）
手続補正　　　　　　　　　　：平成２５年１２月　３日
拒絶理由通知（最後）　　　　：平成２６年　１月　８日（起案日）
拒絶査定　　　　　　　　　　：平成２６年　４月３０日（起案日）
拒絶査定不服審判請求　　　　：平成２６年　９月　４日
手続補正　　　　　　　　　　：平成２６年　９月　４日
前置審査報告　　　　　　　　：平成２６年１０月　２日
上申書　　　　　　　　　　　：平成２６年１２月２６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。
　
　本願の請求項１−２６に係る発明（平成２５年１２月３日付け手続補正による）は、下記の刊行物１−７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：国際公開第０１／３５６７３号
刊行物２：N. Memon，Adaptive coding of DCT coefficients by Golomb-Rice codes，Proceedings of 1998 International Conference on Image Processing，IEEE，１９９８年，Vol.1，pp.516-520
刊行物３：特開平７−３３６２３５号公報
刊行物４：特開平７−１２３４１３号公報
刊行物５：特開昭６３−４５６８４号公報
刊行物６：特開平４−１０１２７８号公報（平成６年１０月１４日付け手続補正書の補正の内容も含む。上記補正を掲載した公報（以下、補正掲載公報という。）の発行日：平成８年１１月２９日）
刊行物７：特開平１１−２５２５７３号公報
　
第２　補正の却下の決定　  
　平成２６年９月４日付けの手続補正について次のとおり決定する。 
  
《補正の却下の決定の結論》  
　平成２６年９月４日付けの手続補正を却下する。  
 　  
《補正の却下の決定の理由》
１．本件補正の内容 
　平成２６年９月４日付けの手続補正（以下「本件補正」という。）は、補正前の請求項１の記載を、以下のように、補正後の請求項１の記載とする補正を含むものである。
　
（補正前の請求項１）
　　【請求項１】
　オリジナル画像を表すデータを復号化する方法であって、
　損失圧縮データを受信することと、
　様々なサイズを有する画素ブロックを定めるカッドツリー（ＰＱＲ）データを受信することと、
　前記損失圧縮データをＤＣ係数とＡＣ係数とに分離することと、
　前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを別々に復号化し、ＤＣ値とＡＣ値とをそれぞれ決定することと、ここで、前記ＡＣ係数を復号化することは、前記ＡＣ係数を復号化するためにゴロム復号化を用いるゴロム復号化器を用いることを備え、
　前記ＤＣ値を逆量子化することなく前記ＡＣ値を逆量子化することと、
　前記ＤＣ値と前記逆量子化されたＡＣ値とを逆変換して、前記オリジナル画像に類似した画像を再生するために使用可能な損失解凍データを生成することと、
　残差圧縮データを受信することと、
　前記残差圧縮データを復号化して、残差解凍データを生成することと、
　前記損失解凍データを前記残差解凍データと結合させて、無損失データを生成することとを備え、
　前記無損失データを用いて再生される画像は、前記オリジナル画像に類似する、方法。 　
（補正後の請求項１）
　　【請求項１】
　オリジナル画像を表すデータを復号化する方法であって、
　損失圧縮データを受信することと、
　様々なサイズを有する画素ブロックを定めるカッドツリー（ＰＱＲ）データを受信することと、
　前記損失圧縮データをＤＣ係数とＡＣ係数とに分離することと、
　前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを別々に復号化し、ＤＣ値とＡＣ値とをそれぞれ決定することと、ここで、前記ＡＣ係数を復号化することは、前記ＡＣ係数を復号化するためにゴロム復号化を用いるゴロム復号化器を用いることを備え、
　前記ＤＣ値を逆量子化することなく前記ＡＣ値を逆量子化することと、
　前記ＤＣ値と前記逆量子化されたＡＣ値とを逆変換して、前記オリジナル画像に類似した画像を再生するために使用可能な損失解凍データを生成することと、
　残差圧縮データを受信することと、ここで、前記残差圧縮データは、前記オリジナル画像と前記損失圧縮データの解凍データとの差分を取得することと、前記差分を無損失に符号化することとによって、取得される、
　前記残差圧縮データを復号化して、残差解凍データを生成することと、
　前記損失解凍データを前記残差解凍データと結合させて、無損失データを生成することとを備え、
　前記無損失データを用いて再生される画像は、前記オリジナル画像に類似する、方法。　
　
２．本件補正の適合性 
（２−１）補正の範囲  
　上記補正事項は、願書に最初に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内においてする補正である。
　
（２−２）補正の目的 
　上記補正事項は、補正前の「残差圧縮データを受信すること」の構成について、「前記残差圧縮データは、前記オリジナル画像と前記損失圧縮データの解凍データとの差分を取得することと、前記差分を無損失に符号化することとによって、取得される」の構成を付加して限定する補正事項であるといえるから、特許請求の範囲の減縮を目的とする補正である。
　
（２−３）独立特許要件  
　上記補正は、特許請求の範囲の減縮を目的とする補正事項を含む補正であるから、独立特許要件について検討する。
　
（ア）補正後発明 
　本件補正後の請求項１に係る発明（以下「補正後発明」という。）は、以下のとおりである。
（（Ａ）ないし（Ｋ）は当審において付与した。以下「構成要件（Ａ）」等として引用する。）
　
　　【請求項１】
（Ａ）オリジナル画像を表すデータを復号化する方法であって、
（Ｂ）損失圧縮データを受信することと、
（Ｃ）様々なサイズを有する画素ブロックを定めるカッドツリー（ＰＱＲ）データを受信することと、
（Ｄ）前記損失圧縮データをＤＣ係数とＡＣ係数とに分離することと、
（Ｅ）前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを別々に復号化し、ＤＣ値とＡＣ値とをそれぞれ決定することと、ここで、前記ＡＣ係数を復号化することは、前記ＡＣ係数を復号化するためにゴロム復号化を用いるゴロム復号化器を用いることを備え、
（Ｆ）前記ＤＣ値を逆量子化することなく前記ＡＣ値を逆量子化することと、
（Ｇ）前記ＤＣ値と前記逆量子化されたＡＣ値とを逆変換して、前記オリジナル画像に類似した画像を再生するために使用可能な損失解凍データを生成することと、
（Ｈ）残差圧縮データを受信することと、ここで、前記残差圧縮データは、前記オリジナル画像と前記損失圧縮データの解凍データとの差分を取得することと、前記差分を無損失に符号化することとによって、取得される、
（Ｉ）前記残差圧縮データを復号化して、残差解凍データを生成することと、
（Ｊ）前記損失解凍データを前記残差解凍データと結合させて、無損失データを生成することとを備え、
（Ｋ）前記無損失データを用いて再生される画像は、前記オリジナル画像に類似する、方法。
　
（イ）引用刊行物の記載  
（イ−１）刊行物１の記載事項 
　原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である国際公開第０１／３５６７３号（以下、刊行物１という。）には、図面と共に次に掲げる事項が記載されている。
　
（イ−１−１）
「BACKGROUND OF THE INVENTION
I. Field of the Invention
The present invention relates to image processing. More specifically, the present invention relates to a compression scheme for image signals utilizing adaptively sized blocks and sub-blocks of encoded discrete cosine transform coefficient data.」（１頁４−１１行）
(訳)
「発明の背景
I. 発明の分野
　本発明は画像処理に関する。特に、本発明はコード化された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イメージ信号の圧縮計画に関連する。」
　
（イ−１−２）　
「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. 」（７頁３０行−８頁４行）
（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。」
　
（イ−１−３）
「In a preferred embodiment, each of the Y, Cb, and Cr components is processed without sub-sampling. Thus, an input of a 16x16 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 16x16 block based on the perceptual characteristics of the image in the block. Block size assignment subdivides each 16x16 block into smaller blocks in a quad-tree fashion depending on the activity within a 16x16 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 16x16 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 8x8 blocks. If block size assignment determines that any of the 8x8 blocks is to be subdivided, then four additional bits of Q data for each 8x8 block subdivided are added. 」（８頁１６行−３０行）
（訳）
「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。」
　
（イ−１−４）
「If the variance vl6 is not greater than the threshold T16, then at step 208, the starting address of the 16x16 block is written, and the R bit of the PQR data is set to 0 to indicate that the 16x16 block is not subdivided. The algorithm then reads the next 16x16 block of pixels. If the variance vl6 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 16x16 block is to be subdivided into four 8x8 blocks.」（９頁１３行−１８行）
（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。」
　
（イ−１−５）
「For purposes of illustration, consider the following example. Let the predetermined variance thresholds for the Y component be 50, 1100, and 880 for the 16x16, 8x8, and 4x4 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 16x16 block is 60. Since 60 and its mean value 90 is greater than T16, the 16x16 block is subdivided into four 8x8 sub-blocks. Suppose the computed variances for the 8x8 blocks are 1180, 935, 980, and 1210. Since two of the 8x8 blocks have variances that exceed T8, these two blocks are further subdivided to produce a total of eight 4x4 sub-blocks. Finally, suppose the variances of the eight 4x4 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 4x4 block falls in the range (80, 100), its threshold will be lowered to T'4=200 which is less than 880. So, this 4x4 block will be subdivided as well as the seventh 4x4 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.」（１０頁１８行−１０頁２行）
（訳）
「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。」
　
（イ−１−６）
「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 2x2 at a time. Starting with 2x2 blocks within 4x4 blocks, a 2-D DCT is performed on the four DC coefficients. This 2x2 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 8x8 block are used to compute the next level DQT. Finally, the DC coefficients of the four 8x8 blocks within a 16x16 block are used to compute the DQT. Thus, in a 16x16 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.」（１１頁１１行−１２頁１０行）
（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。」
　
（イ−１−７）
「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 8x8 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 8x8 block. These run-length/ size pairs are then Huffman encoded.」（１２頁３０行−１３頁１８行）
（訳）
「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る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。」
　
（イ−１−８）
「The compressed image signal generated by the encoder 102 are transmitted to the decoder 106 via the transmission channel 104. The PQR data, which contains the block size assignment information, is also provided to the decoder 106. The decoder 106 comprises a variable length decoder 120, which decodes the run-length values and the non-zero values.
The output of the variable length decoder 120 is provided to an inverse zigzag scan serializer 122 that orders the coefficients according to the scan scheme employed. The inverse zigzag scan serializer 122 receives the PQR data to assist in proper ordering of the coefficients into a composite coefficient block.
The composite block is provided to an inverse quantizer 124, for undoing the processing due to the use of the frequency weighting masks.
The coefficient block is then provided to an IDQT element 126, followed by an IDCT element 128, if the Differential Quad-tree transform had been applied. Otherwise, the coefficient block is provided directly to the IDCT element 128. The IDQT element 126 and the IDCT element 128 inverse transform the coefficients to produce a block of pixel data. The pixel data may be then have to be interpolated, converted to RGB form, and then stored for future display.」（１３頁２８行−１４頁１５行）
（訳）
「エンコーダ１０２によって発生される圧縮されたイメージ信号は、伝送チャンネル１０４を通してデコーダ１０６に送信される。また、ブロックサイズ割当て情報を含むＰＱＲデータはまたデコーダ１０６に提供される。デコーダ１０６は可変長デコーダ１２０を含み、それはランレングス値および非ゼロ値を復号する。
　可変長デコーダ１２０の出力は採用された走査計画に従って係数を順序付ける逆ジグザグ走査シリアライザ１２２に供給される。逆ジグザグ走査シリアライザ１２２は、合成係数ブロックに係数の適切な順序付けを援助するためにＰＱＲデータを受け取る。
　合成ブロックは、周波数加重マスクの使用による処理を元に戻すために逆量子化器１２４に供給される。
　微分クオドトリー変換が適用されたならば、係数ブロックはＩＤＣＴ要素１２８に続けられるＩＤＱＴ要素１２６に供給される。別の方法では、係数ブロックは直接ＩＤＣＴ要素１２８に供給される。ＩＤＱＴ要素１２６とＩＤＣＴ要素１２８は画素データのブロックを生成するため係数を逆変換する。画素データは次に、ＲＧＢ形式に補間され変換されなければならなく、またさらに表示のために格納されなくてはならないかもしれない。」　
　
（イ−２）刊行物２の記載事項 
　原査定の拒絶の理由に引用された刊行物であるN. Memonによる「Adaptive coding of DCT coefficients by Golomb-Rice codes」（以下、刊行物２という。）には、図面と共に次に掲げる事項が記載されている。
　
（イ−２−１）
「In this paper we apply some of the Golomb-Rice coding techniques that emerged in JPEG-LS, a new standard for lossless image compression, and apply them towards coding DCT coeficients in the lossy JPEG baseline algorithm. We show that this results in significant improvements in performance with limited impact on computational complexity. In fact, one significant reduction in complexity provided by the proposed techniques is the complete elimination of the Huffman tables in JPEG baseline which can be a bottleneck in hardware implementations. We give simulation results,comparing the performance of the proposed technique to JPEG baseline, JPEG baseline with optimal Huffman coding (two pass) and JPEG arithmetic.」（５１６頁左欄２−１５行）
（訳）
「本稿では、ロスレス画像圧縮のための新しい標準であるJPEG-LSに出現したゴロムライス符号化技術のいくつかを適用し、非可逆JPEGベースラインアルゴリズムでは、DCT係数のコーディングに向けてそれらを適用します。これは、計算量の限定的な影響と共にパフォーマンスの大幅な改善につながることを示しています。実際には、提案された技術により提供される複雑さの一つの重要な減少が、ハードウェア実装におけるボトルネックになる可能性があるJPEGベースラインにおけるハフマンテーブルの完全な除去となります。我々は提案されたテクニックのパフォーマンスを JPEG ベースライン（最適なハフマン符号化（２つのパス）と JPEG 演算を持った JPEG ベースライン）と比較するシミュレーション結果を与えます。」
　
「3 Golomb-Rice coding of AC coefficients
In JPEG-LS, prediction errors are encoded using a special case of Golomb codes [2] also known as Rice codes [4]. Golomb codes of parameter m encode a positive integer n by encoding n mod m in binary followed by an encoding of n div m in unary. When m = 2k the encoding procedure has a very simple realization and has been referred to as Rice coding in the literature,but following [8] we refer to them as Golomb- Rice codes. The key factor behind the effective use of Golomb-Rice codes is the estimation of the coding parameter k to be used for a given sample or block of samples. Rice's algorithm exhaustively [4] tries codes with each parameter on a block of samples and selects the one which results in the shortest code length.This parameter is sent to the decoder as side information.However, in JPEG-LS the coding parameter k is estimated on the fly for each prediction error using techniques proposed by Weinberger et. al, [8]. Despite the simplicity of the coding and estimation procedures,the compression performance achieved is surprisingly close to that obtained by arithmetic coding.In their technique, each prediction error is mapped in an interleaved manner to a positive number and then encoded by using a Golomb-Rice code of parameter m = 2k. ・・・
Now, it has been established empirically by several researchers that the AC coefficients of an 8 x 8 DCT block are well modeled by a Laplacian distribution (for example, see [11] or [5]). Hence in order to compute the appropriate Golomb-Rice encoding parameter we need a good estimate of the expected magnitude of each AC coefficient. In JPEG-LS, good estimates of the expected magnitudes of prediction errors are obtained by using a large number of contexts. Using large number of contexts for coding AC coefficients within a DCT block can be potentially expensive as we would need a different set of contexts for each of the 63 coefficients. This is because although the distribution of each AC coefficient is Laplacian, the variance of this distribution varies with the coefficient position in the DCT block. Hence we would require separate contexts for each of AC coefficients. Not only would this require an enormous amount of memory, but estimation would be ineffective due to the sparse context problem or high model cost. Hence the challenge is to design a small number of contexts that are able to capture the essential structure within a DCT block and further adapt the estimation procedure within each context. 
The distribution of a specific AC coefficient depends on the quantizer step size being used for that coefficient. Hence, clearly the entropy coding of AC coefficients needs to be adapted to the specific quantization table being employed. In addition it is known that DCT blocks containing an edge of the same orientation would have a similar structure. For example, DCT blocks containing a vertical (horizontal) edge have most of their energy in the first row (column) of the block. One way to detect the presence of an edge in the current DCT block is to examine the difference between the DC values of adjacent blocks.Hence, we compute the differences
dv = DCi,j - DCi-l,j
dl = DCi,j - DCi-1,j-l
dh = DCi,j - DCi,j-1
dr = DCi,j - DCi-l,j+l
where i , j are block indices. These differences, multiplied by the DC quantization step size can then be quantized into two levels (low, high), yielding 42 = 16 contexts. In addition the DC value of the current block is quantized into t levels yielding 16t contexts. Within each context we, like in JPEG-LS, keep track of the average magnitude of each of the 63 AC coefficients. This can be done by maintaining a count Nc of the number of occurrence of each context C and the accumulated sum of magnitudes Ac within this context. Doing this requires 63 * 16t + 16t words of additional memory. The Golomb-Rice parameter for coding an AC coefficient can then be computed as in JPEG-LS, by the procedure given in (1).
3.1 Scaling the expected magnitude
The memory requirement of the above technique is still prohibitive as the number of contexts is unacceptably large. One way to get good estimates for the Golomb-Rice parameter with a smaller number of contexts is to adaptively compute, a scale factor s for each DCT block based on the sum of the actual magnitudes of the AC coefficients seen so far in the block and the sum of the corresponding expected magnitudes. The expected magnitude of the current AC coefficient can then be scaled by this factor s before computing the Golomb-Rice parameter k for encoding the coefficient. Using this scaling technique along with very few contexts was observed to give results better than those obtained by using significantly larger number of contexts. For example, the best results were obtained by using only dh and dv and t = 2, that is a total of 8 contexts. The disadvantage of the scaling technique, of course is the division operation needed to compute the scaling factor. It should be noted however, that a majority of AC coefficients would have an expected magnitude of zero, thereby obviating the need for this division operation, as they would be encoded using the runlength coding technique described in the next section.」（５１７頁右欄６行−５１８頁右欄３１行）
（訳）
「３　AC係数のゴロム - ライス符号化
JPEG-LSでは、予測誤差は、ライスコードとしても知られている[4]ゴロム符号の特殊なケースを使用してエンコードされている[2]。パラメータmのゴロム符号化は、正の整数ｎを、単項でn DIV mのエンコードを行いこれに続いてバイナリでn mod mのエンコードを行うことにより符号化する。「m = 2k」のとき符号化の手順は非常に簡単に実現しており、文献ではライスコーディングと呼ばれていますが、以下 [8] で私たちはそれらをゴロムライス符号化と呼びます。ゴロム・ライス符号化の効果的な利用の背後にある重要な要因は、所定のサンプルあるいはサンプルのブロックのために使われる符号化パラメータkの推定値です。ライスのアルゴリズムは、サンプルのブロックの各パラメータを使用してコードをしようと徹底的に試み、結果として最も短いコード長となる一つを選択する[4]。このパラメータはサイドインフォメーションとしてデコーダに送られます。しかし、JPEG-LSで符号化パラメータkは、ワインバーガーらによって提案された技術を用いて、各予測誤差のためにオンザフライで推定されます[8]。コーディングと推定手続きの簡単さにもかかわらず、達成された圧縮性能は、算術コーディングによって得られたものに驚くほど近い。その技術では、それぞれの予測誤差は、正の数にインターリーブ方式でマッピングされ、その後、パラメータm=2kのゴロム - ライス符号化を用いて符号化される。・・・
　さて、8×8のDCTブロックのAC係数がよくラプラス分布によってモデル化されていることを、何人かの研究者によって経験的に確立されている（例えば、[11]あるいは[5]参照）。したがって、適切なゴロム - ライス符号化パラメータを計算するために、我々は各AC係数の予測される大きさの良好な推定値を必要としています。JPEG-LSでは、予測誤差の予測される大きさの良好な推定値は、コンテキストの多くを使用することによって得られます。DCTブロック内のAC係数を符号化するためコンテキストを大量に使用すると、63の係数のそれぞれについてコンテキストの異なるセットを必要とするであろうから、潜在的に高価となり得ます。各AC係数の分布は、ラプラシアンであるが、この分布の分散は、DCTブロック内の係数の位置によって変化するためです。したがって、我々は、AC係数のそれぞれに別々のコンテキストを必要とするであろう。これはメモリの膨大な量を必要とするだけでなく、まばらなコンテキストの問題や高モデルコストのために効果がないであろう。よって課題は、DCTブロック内の本質的な構成を取得し、さらに、各コンテキスト内で推定手順を適合させることができる少ない数のコンテキストを設計することです。
特定のAC係数の分布は、その係数に使用されている量子化ステップサイズに依存します。したがって、明らかに、AC係数のエントロピー符号化は、使用されている特定の量子化テーブルに適合される必要があります。加えて、同じ方向のエッジを含むDCTブロックが同様の構造を有することが知られています。例えば、垂直方向（水平方向）のエッジを含むDCTブロックは、ブロックの最初の行（列）にそのエネルギーの大部分を持っています。現在のDCTブロック内のエッジの存在を検出するための一つの方法は、隣接するブロックのDC値の差を調べることです。それ故我々は、以下の計算をする。
dv = DCi,j - DCi-l,j
dl = DCi,j - DCi-1,j-l
dh = DCi,j - DCi,j-1
dr = DCi,j - DCi-l,j+l
i、jはブロックのインデックスである。DC量子化ステップサイズを掛けたこれらの差異は、その後42=16のコンテキストを与えて、2つのレベル（低高）に量子化することができます。加えて、現在のブロックのDC値は、16tのコンテキストを与える、tのレベルに量子化されます。JPEG-LSのように、各コンテキストの中で、63個のAC係数のそれぞれの平均の大きさを追跡します。これは、各コンテキストCの発生回数と、このコンテキスト内の大きさのAcの累積合計数Ncとを維持することによって行うことができます。この間、追加メモリの（63*16t+16t）分のワードを必要とします。AC係数を符号化するためのゴロム・ライスパラメータは、その後、（1）で与えられた手順により、JPEG-LSのように計算することができます。
3.1予想される大きさをスケーリング
コンテキストの数が許容できないほど大きいほど上述の技術のメモリ要件は依然として法外です。より少ない数のコンテキストで、ゴロム - ライスパラメータのための良い推定値を得るための一つの方法は、ブロック内にこれまでにみられたAC係数の実際の大きさの和と対応する予測される大きさの和とに基づいた各DCTブロックのスケールファクタのsを適応的に計算することである。現在のAC係数の予測される大きさは、その後、係数を符号化するためのゴロム・ライスパラメータkを計算する前に、このファクタsによりスケーリングすることができます。非常に少数のコンテキストと共にこのスケーリング技術を用いたことは、コンテキストのかなり大きな数を使用することによって得られるものよりも良好な結果を与えることが観察されました。例えば、最良の結果は、dhとdv及びt = 2のみを使用することによって得られ、それはトータルで8コンテキストを利用しただけでした。スケーリング技術の欠点は、もちろんスケーリング係数を計算するのに必要な除算です。しかしながら、AC係数の大部分は、ゼロの予測値を有することが予想され、このことにより上記除算の必要が不要となり、そして、次のセクションで説明されるランレングス符号化技術を使用して符号化されることに注目すべきです。」
　
（イ−３）刊行物３の記載事項 
　原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である特開平７−３３６２３５号公報（以下、刊行物３という。）には、図面と共に次に掲げる事項が記載されている。
　
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、集積回路に適した高密度で低消費電力かつ高速のデータ圧縮装置の量子化見積り回路に係り、特にデータ圧縮に際しデータの質の低下を抑制する対策に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、画像信号のディジタル化に伴い、画像信号等のデータを符号化して圧縮し、信号の高密度化を図ろうとするデータ圧縮技術が重要となってきている。
【０００３】
例えば画像処理の場合、直流成分は平均値なので他の変換係数と比べはるかに大きな振幅を有するために量子化歪みの影響を受けやすく、それを回避するためにはかなり細かく量子化をする必要がある。
【０００４】
かかる観点から、ＤＶＣ（デジタルビデオカセットレコーダ）の画像処理に使用されるデータ圧縮装置では、図１２に示すように、直流成分は量子化せずそのまま記録するとともに、
　
（イ−４）刊行物４の記載事項 
　原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である特開平７−１２３４１３号公報（以下、刊行物４という。）には、図面と共に次に掲げる事項が記載されている。
　
【請求項１】  画像データを直交変換し、量子化し、さらにエントロピー符号化して得られた符号データを含む圧縮画像データを伸長する方法であって、
（Ａ）複数の画素ブロックに対する符号データと、前記複数の画素ブロックの先頭に位置する第１の画素ブロックに対する第１の係数コードと、任意の第２の画素ブロックに対する第２の係数コードとを含む圧縮画像データを準備する工程と、
（Ｂ）前記符号データをエントロピー復号化することによって、量子化された変換係数を生成するとともに、前記第１と第２の係数コードをエントロピー復号化することによって第１と第２の係数を生成する工程と、
（Ｃ）前記第１と第２の係数のそれぞれと、所定の基本量子化テーブルの基本量子化レベルとを乗ずることによって、第１と第２の量子化テーブルを作成する工程と、
（Ｄ）前記第１の画素ブロックに対する前記量子化された変換係数を前記第１の量子化テーブルで逆量子化するとともに、前記第２の画素ブロックに対する前記量子化された変換係数を前記第２の量子化テーブルで逆量子化することによって、逆量子化された変換係数を求める工程と、
（Ｅ）前記逆量子化された変換係数を逆直交変換することによって、伸長された画像データを求める工程と、
を備えることを特徴とする圧縮画像データの伸長方法。
　
【請求項８】  請求項１記載の圧縮画像データの伸長方法であって、
前記圧縮画像データは、さらに、同一の画像パターンを有する連続した複数の画素ブロックの個数を示す同一パターンブロックデータを含み、
さらに、前記工程（Ｂ）は、
前記同一パターンブロックデータで表わされた前記複数の画素ブロックに対する前記量子化された変換係数を作成する際に、前記変換係数の所定の成分を予め指定された値に設定するとともに、前記所定の成分以外の前記変換係数の成分の値をゼロに設定することによって作成する工程、
を有する圧縮画像データの伸長方法。
　
【請求項１０】  請求項８記載の圧縮画像データの伸長方法であって、
前記工程（Ｄ）は、
前記同一パターンブロックデータから復号化された前記変換係数については前記逆量子化を省略する工程
を含む圧縮画像データの伸長方法。
　
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、画像データを圧縮・伸長する方法およびそのための装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】図３１は、従来の画像データの圧縮／伸長装置の構成を示すブロック図である。画像データ圧縮装置５４０は、直交変換部５４２において原画像データをＭ×Ｎ画素のブロック毎に直交変換した後、量子化部５４４において量子化を行ない、さらに、エントロピー符号化部５４６において符号化を行なって圧縮画像データを作成する。一方、画像データ伸長装置５５０は、まずエントロピー復号化部５５６において圧縮画像データを復号化し、逆量子化部５５４で逆量子化した後に、逆直交変換部５５２によって画像データを復元する。なお、量子化部５４４と逆量子化部５５４は同一の量子化テーブル５６２を使用し、また、エントロピー符号化部５４６とエントロピー復号化部５５６も同一の符号テーブル５６４を使用する。
　
【００４６】図５は、変換係数Ｆ（ｕ，ｖ）の配列を示す説明図である。変換係数Ｆ（ｕ，ｖ）は画素ブロックＰＢと同じ８×８の配列である。左上端の変換係数Ｆ（０，０）はＤＣ成分（またはＤＣ係数）と呼ばれており、その他の変換係数はＡＣ成分（またはＡＣ係数）と呼ばれている。ＤＣ成分は、画素ブロックＰＢにおける画像データの平均値を示している。また、ＡＣ成分は、画素ブロックＰＢ内における画像データの変化を示している。隣接する画素の画像データにはある程度の相関があるので、ＡＣ係数の中で低周波成分の値は比較的大きく、高周波成分の値は比較的小さい。また、高周波成分が画質に与える影響は比較的小さい。
【００４７】図６は、画像データ圧縮装置１００と画像データ伸長装置２００の基本動作を示す説明図である。ＤＣＴ部１１０は、図６（ａ）に示すＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）を作成する。
【００４８】量子化テーブル作成部１４０は、次の数式２に示すように、基本量子化テーブルＢＱＴ（図６（ｃ））と量子化レベル係数ＱＣｘとを乗ずることによって量子化テーブルＱＴ（図６（ｄ））を作成する。
【数２】・・・略
【００４９】図６の例ではＱＣｘ＝１なので、量子化テーブルＱＴは基本量子化テーブルＢＱＴと同一である。
【００５０】量子化部１２０は、ＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）を量子化テーブルＱＴで線形量子化することによって、図６（ｂ）に示す量子化されたＤＣＴ係数ＱＦ（ｕ，ｖ）を求める。線形量子化とは、除算を行なって、その除算結果を整数に丸める処理である。
【００５１】ハフマン符号化部１３０は、このＤＣＴ係数ＱＦ（ｕ，ｖ）をハフマン符号化することによって圧縮画像データＺＺ（図６（ｅ））を作成する。なお、ハフマン符号化の方法については更に後述する。圧縮画像データＺＺは、後述するように、基本量子化テーブルＢＱＴを表わす第１のデータと、量子化レベル係数ＱＣｘと変換係数ＱＦ（ｕ，ｖ）を表わす第２のデータとを含んでいる。
【００５２】圧縮画像データＺＺが画像データ伸長装置２００に与えられると、ハフマン復号化部２１０が圧縮画像データＺＺを復号化してＤＣＴ係数ＱＦ（ｕ，ｖ）（図６（ｆ））を求める。ハフマン符号化は可逆符号化なので、このＤＣＴ係数ＱＦ（ｕ，ｖ）は、画像データ圧縮装置１００の量子化部１２０によって求められた量子化後のＤＣＴ係数ＱＦ（ｕ，ｖ）（図６（ｂ））と同一である。なお、ハフマン復号化部２１０は、ＤＣＴ係数ＱＦ（ｕ，ｖ）の他に、圧縮画像データＺＺに含まれている基本量子化テーブルＢＱＴ（図６（ｃ））と量子化レベル係数ＱＣｘも復号化して逆量子化テーブル作成部２５０に与える。
【００５３】逆量子化テーブル作成部２５０は、基本量子化テーブルＢＱＴと量子化レベル係数ＱＣｘとを乗算することによって量子化テーブルＱＴ（図６（ｄ））を作成する。逆量子化部２２０は、この量子化テーブルＱＴとＤＣＴ係数ＱＦ（ｕ，ｖ）とを乗算し、図６（ｇ）に示す復号されたＤＣＴ係数ＦＦ（ｕ，ｖ）を求める。
　
【００６９】図１７は、ハフマン符号化の一例を示す説明図である。図１７（Ｂ）は、ＤＣ係数の符号化を示している。１つ前の画素ブロックにおけるＤＣ係数の値を０と仮定すると、△ＤＣ＝Ｆ（０，０）＝１２である。図１１のカテゴリ化テーブルによれば△ＤＣ＝１２のカテゴリＳＳＳＳは４であり、識別データＩＤは「1100」である。また、図１２のＤＣ係数用ハフマン符号テーブルによれば、カテゴリＳＳＳＳ＝４のハフマン符号語ＨＦDCは「 011」である。なお、ここではＹ信号用のハフマン符号テーブルを使用する。ＤＣ係数に対するハフマン符号（ＨＦ＋ＩＤ）は、図１７（Ｂ）に示すように「 0111100」となる。
【００７０】図１７（Ｃ）はＡＣ係数の符号化を示している。まず、ジグザグスキャンによって、ＡＣ係数が一次元の配列に並べられる。この配列は、ゼロラン長ＮＮＮＮと、ゼロでない値のカテゴリＳＳＳＳ（図１１参照）とに変換される。ゼロラン長ＮＮＮＮとカテゴリＳＳＳＳの組み合わせは、図１５および図１６に示すＡＣ係数用ハフマン符号テーブルによってハフマン符号語ＨＦACに変換され、ゼロでないＡＣ係数の識別データＩＤと組み合わされて、図１７（Ｃ）に示すようにハフマン符号（ＨＦAC＋ＩＤ）が作成される。
　
【００７５】ブロックデータ内の１つの画素ブロックに対する符号データは、図１８（Ｆ）に示すように、ＤＣ係数の１つのハフマン符号データと、ＡＣ係数の複数のハフマン符号データとで構成されている。ＤＣ係数のハフマン符号データは、前述したように、カテゴリＳＳＳＳのハフマン符号語ＨＦDCと識別データＩＤとで構成される（図１８（Ｇ））。また、ＡＣ係数のハフマン符号データは、ゼロラン長ＮＮＮＮとカテゴリＳＳＳＳとの組み合わせに対するハフマン符号語ＨＦACと、識別データＩＤとで構成される（図１８（Ｈ））。
　
【０１１９】先頭データが量子化レベル係数ＱＣｘのハフマン符号語である場合には、ステップＳ４において、この量子化レベル係数ＱＣｘと基本量子化テーブルＢＱＴを乗ずることによって量子化テーブルＱＴを作成する。なお、この乗算の際に、前述した特徴、すなわち、（１）乗算結果が最大値以上の量子化レベルを最大値に設定すること、
（２）ＤＣ係数は量子化しないこと、
　
（イ−５）刊行物５の記載事項 
　原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である特開昭６３−４５６８４号公報（以下、刊行物５という。）には、図面と共に次に掲げる事項が記載されている。
　
（イ−５−１）
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
　本発明は画像圧縮装置、特に画像をコード化、投影化または変換処理を施して情報量の保存を行いつつ見掛けのデータ量の圧縮を行う画像圧縮装置に関するものである。（公報１頁左下欄１６行−右下欄１行）
　
（イ−５−２）
（実施例）
　以下、本発明を実施例により具体的に説明する。
　第１図は本発明の一実施例たる画像圧縮装置のブロック図である。本実施例装置は、画像メモリ１,第１の圧縮手段２,伸長手段３,差分手段４,第２の圧縮手段５,マルチプレクサ（MPX）６を有する。
　画像メモリ１は原画像（被圧縮画像）を格納するものであり、第１の圧縮手段２はこの画像メモリ１内の原画像を非可逆的に圧縮するものである。この第１の圧縮手段２は、第２図にその詳細な構成を示すように、原画像データを取り込みコサイン変換、２次元フーリエ変換などを行う変換部２ａと、この変換出力を取り込み語長の量子化を行う量子化部２ｂと、この量子化出力をコード化するコード化部２Ｃとを有して成る。Chung（Radiological Image Compression:Full flame bit allocation Technique Skihchung Lo,H.K.Huang,Radiology 1985:811〜817）の方法によると、前記変換部２ａにおける２次元コサイン変換は、
（式略）
で与えられる。また、量子化部２ｂにおける量子化には種々の方法が考えられるが、最も単純な方法として量子化ビット数を一律に小さくする方法を適用するとよい。また実用的には、各ワードの持つ情報量に応じてビットを割り当てる方法が使われる。
　さらに、第１図において伸長手段３は、前記第１の圧縮手段２内の量子化部２ｂの出力を取り込み、非可逆的圧縮画像の伸長を行うものでおり、その伸長出力は差分手段４に送出されるようになっている。
　この差分手段４は、伸長手段３による伸長画像と原画像との差分を得るものでおり、その差分出力は、後段に配置された第２の圧縮手段５に送出されるようになっている。
　この第２の圧縮手段５は、前記差分手段４の差分出力を可逆的に圧縮するものであり、この第２の圧縮手段５による差分圧縮データと、前記第１の圧縮手段２内のコード化部２Ｃの出力データとが、マルチプレクサ（MPX）６を介することにより、本実施例装置の圧縮画像データとして外部装置に送出されるようになっている。外部装置としては例えば圧縮画像データを格納する記憶装置が挙げられる。（公報２頁右上欄１１行−３頁左上欄１行）
　
（イ−６）刊行物６の記載事項 
　原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である特開平４−１０１２７８号公報（以下、刊行物６という。）には、図面と共に次に掲げる事項が記載されている。
　
（産業上の利用分野）
　本発明は、多数の画像データを蓄積記憶しておいて必要に応じて読み出す画像ファイリング装置に関するものである。
（従来の技術）
　画像データをファイリングしておく画像ファイリング装置は種々の分野で利用されている。たとえば病院等の医療機関においては、医療あるいは研究のために多くの医用画像が利用されている。この医用画像の大半は放射線画像であるが、最近ではその他にＣＴ画像やＭＲ画像も多く利用されつつある。
　ところで、このような医用画像は、患者の傷病の変化を知るために保管しておく必要があり、また法律でも所定期間の保管が義務付けられているので、病院等においては保管する医用画像の枚数が日々増えてゆくことになる。従来この医用画像は、ハードコピーそのままの形態で保管されていたので、その保管スペースの確保、管理作業、検索作業は、各病院等にとって大きな負担になっていた。
　ところが近年では、たとえば医用画像等の画像を画像データの形で記憶媒体に検索可能に記憶（ファイリング）する、いわゆる画像ファイリング装置が提案されている。この画像ファイリング装置を用いて医用画像を記憶媒体に記憶すれば、画像保管の上で省スペース、省力化が実現され、また画像の検索作業も容易かつ高速化される。
　ところで、上述のような医用画像等を担持する画像データの量は、画像１枚分でも膨大なものであるので、通常各種のデータ圧縮処理を施してデータ量を削減した後記憶媒体に蓄積記憶される。
（発明が解決しようとする課題）
　上記データ圧縮処理は可逆圧縮処理と非可逆圧縮処理とに大別される。
　可逆圧縮処理は圧縮前の画像データを完全に復元することのできるデータ圧縮処理をいい、もとの画像の画質は保存されるが、データ量の削減に限界があり、一画像あたりのデータ量が比較的大きく、所定の記憶容量を有する記憶媒体に比較的少数の画像しか蓄積記憶できない、即ちファイリング適性に劣るという欠点を有する。一方非可逆圧縮処理は圧縮前の画像データを完全には復元すことのできないデータ圧縮処理をいい、データ量は比較的大幅に削減できるが、画質が劣化するという欠点を有する。したがって画像ファイリング装置を構成する際に、画像データを可逆圧縮処理して蓄積記憶する装置とするか非可逆圧縮処理して蓄積記憶する装置とするかが問題となる。
　本発明は、上記事情に鑑み、良好な画質と良好なファイリング適性との両者を合わせもつ画像ファイリング装置を提供することを目的とするものである。
（課題を解決するための手段）
本発明の画像ファイリング装置は、
『オリジナル画像データに非可逆圧縮処理を施すことにより非可逆圧縮画像データを求める非可逆圧縮手段と、
　前記非可逆圧縮画像データを伸張する伸張手段と、
　互いに対応する各画素毎に前記オリジナル画像データと前記伸張された非可逆圧縮画像データとの差分を求めることにより差分画像データを求める差分演算手段と、
　前記差分画像データに可逆圧縮処理を施すことにより可逆圧縮差分画像データを求める可逆圧縮手段と、
　前記非可逆圧縮画像データを記憶しておく第一の記憶手段と、
　前記可逆圧縮差分画像データを記憶しておく書き換え可能な第二の記憶手段とを備えたことを特徴とするものである。』（公報１頁右下欄２行−左下欄１１行）
（『』の部分は、平成６年１０月１４日付け、補正掲載公報、補正の内容（２）による。）
　
（ウ）刊行物１に記載された発明
（ウ−１）
　刊行物１の（イ−１−１）、（イ−１−２）の記載によれば、刊行物１には、画像処理に関して、デコーダによって受信された信号をイメージサンプルに復号することが開示されているといえる。
　
（ウ−２）
　刊行物１の（イ−１−２）の記載によれば、「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」のであるから、デコーダは圧縮された信号を受信しているといえる。
　
（ウ−３）
　刊行物１の（イ−１−３）−（イ−１−６）の記載によれば、ＰＱＲデータはブロックサイズ割り当てによって設定されるデータであり、上記ブロックサイズの割り当ては、１６ｘ１６、８ｘ８、４ｘ４、のように様々なサイズが割り当てられることが開示されている。
　上記ブロックは、画素のブロックであることは明らかである。
　また、刊行物１の（イ−１−８）には、デコーダにはＰＱＲデータが提供されることが記載されている。
　以上のことから、刊行物１のデコーダは、様々なサイズの画素のブロック割り当てによって設定されるＰＱＲデータを受信しているといえる。
　
（ウ−４）
　刊行物１の（イ−１−８）の記載によれば、刊行物１のデコーダは、エンコーダ１０２から送信された圧縮されたイメージ信号を受信し、可変長デコーダ１２０、逆ジグザグ走査シリアライザ１２２、逆量子化器１２４、ＩＤＱＴ要素１２６、ＩＤＣＴ要素１２８で上記信号を順に処理している。
　上記「圧縮されたイメージ信号」は、（ウ−２）の圧縮された信号と同じであることは明らかであるから、上記圧縮された信号を受信しているといえる。
　上記圧縮された信号は、刊行物１の（イ−１−６）、（イ−１−７）の記載からＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含むことは明らかであるから、ＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む上記圧縮された信号を受信している。
　したがって、刊行物１のデコーダは、ＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む上記圧縮された信号を受信し、可変長デコーダ１２０、逆ジグザグ走査シリアライザ１２２、逆量子化器１２４、ＩＤＱＴ要素１２６、ＩＤＣＴ要素１２８で上記信号を順に処理している。
　（イ−１−８）によれば、可変長デコーダは、ランレングス値および非ゼロ値を復号するとあり、可変長デコーダには、上記ＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む上記圧縮された信号が入力されている。
　したがって、可変長デコーダは、受信したＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む上記圧縮された信号を入力して、ランレングス値および非ゼロ値を復号した信号を出力している。
　上記可変長デコーダが出力する信号（ランレングス値および非ゼロ値を復号した信号）は、（イ−１−７）の記載も参酌すると、可変長コーダ１１８に入力される信号に対応していることは明らかであるから、ジグザグ走査された量子化係数でもある。
　以上のことから、ＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む上記圧縮された信号は、可変長デコーダに入力され、ランレングス値および非ゼロ値を復号した信号（ジグザグ走査された量子化係数）が出力されているといえる。
　続いて、逆ジグザグ走査シリアライザは、（イ−１−７）の記載も参酌すると、ジグザグ走査シリアライザの逆変換処理を行っていることは明らかであり、したがって、逆ジグザグ走査シリアライザの出力は、量子化係数である。
　そして、上記逆ジグザグ走査シリアライザの出力である量子化係数は、逆量子化器で逆量子化の処理が行われているから、逆量子化の出力は、（イ−１−６）の記載も参酌すれば、量子化器に入力される信号である、量子化前の変換係数（ＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む。）である。
　上記量子化前の変換係数（ＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む。）は、ＩＤＱＴ要素、ＩＤＣＴ要素に入力され、（イ−１−８）の記載によれば画素データのブロックを生成するための係数を逆変換している。そして、ＩＤＣＴ要素の出力は、デコーダの出力であって、（イ−１−２）の記載によれば、表示されるイメージサンプルである。
　以上まとめると、デコーダ１０６として、以下の構成が開示されている。
　「ＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む上記圧縮された信号を、可変長デコーダに入力し、ランレングス値および非ゼロ値を復号した信号（ジグザグ走査された量子化係数）を出力し、
　ジグザグ走査された量子化係数を、逆ジグザグ走査シリアライザと逆量子化器で処理することで、量子化前の変換係数（ＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む。）を出力し、
　量子化前の変換係数（ＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む。）を、ＩＤＱＴ要素、ＩＤＣＴ要素に入力し、逆変換処理して、表示されるイメージサンプルを出力する」の各処理を行うデコーダ１０６。
　
（ウ−５）まとめ
　以上（ウ−１）ないし（ウ−４）の検討によれば、刊行物１には、上記（ウ−１）ないし（ウ−４）にて検討した、デコーダが、「復号する」、「受信し」、「出力する」等の処理を行う方法の発明が開示されているといえるから、以下の方法の発明（以下、刊行物１発明という。）が開示されている。（（ａ）ないし（ｆ）は当審において付与した。以下「構成要件（ａ）」等として引用する。）
　
（ａ）画像処理に関して、デコーダによって受信された信号をイメージサンプルに復号する方法であって、
（ｂ）圧縮された信号を受信し、
（ｃ）様々なサイズの画素のブロック割り当てによって設定されるＰＱＲデータを受信し、
（ｄ）ＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む上記圧縮された信号を、可変長デコーダに入力し、ランレングス値および非ゼロ値を復号した信号（ジグザグ走査された量子化係数）を出力し、
（ｅ）ジグザグ走査された量子化係数を、逆ジグザグ走査シリアライザと逆量子化器で処理することで、量子化前の変換係数（ＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む。）を出力し、
（ｆ）量子化前の変換係数（ＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む。）を、ＩＤＱＴ要素、ＩＤＣＴ要素に入力し、逆変換処理して、表示されるイメージサンプルを出力する、方法。
　
（エ）対比
　補正後発明と刊行物１発明とを対比する。
　
（エ−１）補正後発明の構成要件（Ａ）と刊行物１発明の構成要件（ａ）とを対比する。
　刊行物１発明の「デコーダによって受信された信号をイメージサンプルに復号」するのであるから、受信された信号は、イメージ（画像）を表すデータの信号であって、上記画像を表す信号は、もとの画像（オリジナル画像）を符号化した信号であることは技術常識である。
　したがって、刊行物１発明の「画像処理に関して、デコーダによって受信された信号をイメージサンプルに復号する方法」は、補正後発明の「オリジナル画像を表すデータを復号化する方法」と相違ない。
　
（エ−２）補正後発明の構成要件（Ｂ）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「圧縮された信号を受信し」について検討するに、刊行物１発明の圧縮は、その全体の記載からみて、ＤＣＴ変換を行って、ＤＣ係数とＡＣ係数とを用いて画像を表すデータとする変換処理を含むが、上記変換処理により、通常、オリジナル画像に対して損失が生じることは技術常識であるから、上記圧縮された信号を受信していることは、損失圧縮データを受信していることであるといえる。
　したがって、刊行物１発明は補正後発明の「損失圧縮データを受信すること」の構成を有している。
　
（エ−３）補正後発明の構成要件（Ｃ）と刊行物１発明の構成要件（ｃ）とを対比する。
　刊行物１発明のＰＱＲデータは、様々なサイズの画素のブロック割り当てによって設定されるデータであるから、上記ＰＱＲデータによって、様々なサイズを有する画素ブロックを定めているといえるから、刊行物１発明は、補正後発明の「様々なサイズを有する画素ブロックを定めるカッドツリー（ＰＱＲ）データを受信すること」を有している。
　
（エ−４）補正後発明の構成要件（Ｄ）と刊行物１発明とを対比する。
　刊行物１発明は「前記損失圧縮データをＤＣ係数とＡＣ係数とに分離する」構成を有していない。
　したがって、刊行物１発明は、補正後発明の構成要件（Ｄ）を有していない。
　
（エ−５）補正後発明の構成要件（Ｅ）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、「ＤＣＴのＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む上記圧縮された信号を、可変長デコーダに入力し、ランレングス値および非ゼロ値を復号した信号（ジグザグ走査された量子化係数）を出力し」ているから、可変長デコーダは、ＤＣ係数とＡＣ係数とを復号化し、上記復号化されたＤＣ係数とＡＣ係数の値を出力しているから、ＤＣ値とＡＣ値とをそれぞれ決定している。
　したがって、刊行物１発明は、「前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを復号化し、ＤＣ値とＡＣ値とをそれぞれ決定する」構成を有している点で、補正後発明と相違がない。
　もっとも、補正後発明では、「前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを別々に復号化し、ＤＣ値とＡＣ値とをそれぞれ決定することと、ここで、前記ＡＣ係数を復号化することは、前記ＡＣ係数を復号化するためにゴロム復号化を用いるゴロム復号化器を用いることを備え」ているのに対し、刊行物１発明では、「前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを
別々に
　
（エ−６）補正後発明の構成要件（Ｆ）と刊行物１発明の構成要件（ｅ）とを対比する。
　刊行物１発明は、「ジグザグ走査された量子化係数を、逆ジグザグ走査シリアライザと逆量子化器で処理することで、量子化前の変換係数（ＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む。）を出力」している。
　「ジグザグ走査された量子化係数」は、上記（エ−５）で検討したように、ＤＣ値とＡＣ値とを含んでいるから、逆ジグザグ走査シリアライザと逆量子化器で行われる処理は、ＤＣ値とＡＣ値とを共に逆量子化する構成を有している。
　したがって、刊行物１発明は、「前記ＡＣ値を逆量子化すること」を有している点で補正後発明と相違がない。
　もっとも、補正後発明では、「前記ＤＣ値を逆量子化することなく前記ＡＣ値を逆量子化すること」の構成であるのに対し、刊行物１発明では、ＤＣ値も逆量子化しているから「前記ＤＣ値を逆量子化することなく」の構成を有していない点で補正後発明と相違している。
　
（エ−７）補正後発明の構成要件（Ｇ）と刊行物１発明の構成要件（ｆ）とを対比する。
　刊行物１発明は、「量子化前の変換係数（ＤＣ係数、および、ＡＣ係数を含む。）を、ＩＤＱＴ要素、ＩＤＣＴ要素に入力し、逆変換処理して、表示されるイメージサンプルを出力」している。
　上記「量子化前の変換係数」は（エ−６）で検討したように、ＤＣ値とＡＣ値とを共に逆量子化した値であるから、ＤＣ値とＡＣ値とを共に逆量子化した値を逆変換処理している。
　刊行物１発明において、デコーダが受信しているのは、「損失圧縮データ」であることは、上記（エ−２）のとおりであり、したがって、当該損失（を有する）データを逆変換処理して得られる表示されるイメージサンプルは、損失を有するイメージサンプルであるといえ、また、上記表示されるイメージサンプルは、エンコーダで処理される前のもとの（オリジナル）画像であるから、表示されるイメージサンプルは、損失のあるオリジナル画像であって、これをオリジナル画像に類似した画像と称することができるのは明らかである。
　そして、もとの画像（に類似する画像）を表示することを再生ということ、および、圧縮されたデータを逆変換して表示に用いられるデータを生成することを解凍と称することは技術常識であるから、刊行物１発明は、「ＤＣ値と前記逆量子化されたＡＣ値とを逆変換して、前記オリジナル画像に類似した画像を再生するために使用可能な損失解凍データを生成すること」を有している。
　もっとも、補正後発明のＤＣ値は「前記ＤＣ値」すなわち、逆量子化されていないＤＣ値であるのに対し、刊行物１発明のＤＣ値は、逆量子化されたＤＣ値である点で相違する。
　
（エ−８）補正後発明の構成要件（Ｈ）ないし構成要件（Ｋ）と刊行物１発明とを対比する。　
　刊行物１発明は、「無損失」に関する構成を有していないから、補正後発明の構成要件（Ｈ）ないし構成要件（Ｋ）を有していない。
　
（エ−９）まとめ（一致点・相違点）
　以上まとめると、補正後発明と刊行物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）
　オリジナル画像を表すデータを復号化する方法であって、
　損失圧縮データを受信することと、
　様々なサイズを有する画素ブロックを定めるカッドツリー（ＰＱＲ）データを受信することと、
　ＤＣ係数とＡＣ係数とを復号化し、ＤＣ値とＡＣ値とをそれぞれ決定することと、
　前記ＡＣ値を逆量子化することと、
　ＤＣ値と前記逆量子化されたＡＣ値とを逆変換して、前記オリジナル画像に類似した画像を再生するために使用可能な損失解凍データを生成する、方法。
　
（相違点）
相違点１
刊行物１発明は、「前記損失圧縮データをＤＣ係数とＡＣ係数とに分離すること」の構成を有していない点。
　
相違点２
補正後発明では、「前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを別々に復号化し」ているのに対し、刊行物１発明では、「前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを
別々に
　
相違点３
補正後発明は「ここで、前記ＡＣ係数を復号化することは、前記ＡＣ係数を復号化するためにゴロム復号化を用いるゴロム復号化器を用いることを備え」ているのに対し、刊行物１発明は当該構成を備えていない点。
　
相違点４
補正後発明では「前記ＤＣ値を逆量子化することなく前記ＡＣ値を逆量子化」しているのに対し、刊行物１発明ではＤＣ値も逆量子化している点。
　
相違点５
補正後発明は、
「残差圧縮データを受信することと、ここで、前記残差圧縮データは、前記オリジナル画像と前記損失圧縮データの解凍データとの差分を取得することと、前記差分を無損失に符号化することとによって、取得される、
　前記残差圧縮データを復号化して、残差解凍データを生成することと、
　前記損失解凍データを前記残差解凍データと結合させて、無損失データを生成することとを備え、
　前記無損失データを用いて再生される画像は、前記オリジナル画像に類似する」
の構成を有しているのに対し、刊行物１発明は、当該構成を有していない点。
　
（オ）判断
（オ−１）相違点１、相違点２、相違点３について
　相違点１、相違点２は、本願発明では、前記（受信した）損失圧縮データをＤＣ係数とＡＣ係数とに分離し、これらの係数データを別々に復号化する構成であるのに対し、刊行物１発明では、上記ＤＣ係数とＡＣ係数とを分離せずに復号化するという相違点であるが、ＤＣＴ変換して得られたＤＣ係数とＡＣ係数とをそれぞれ別々に符号化・復号化することは、例えば、上記刊行物４の【００６９】、【００７０】、【００７５】にあるとおり本願出願前普通に行われたことであるから、当該構成を採用することは、刊行物１発明をみれば、当業者が普通に想起しえたことである。
　相違点３は、上記ＤＣＴ変換したＤＣ係数とＡＣ係数とをそれぞれ別々に復号化する際に、特にＡＣ係数についてゴロム復号化器を用いる構成を特定しているが、ＡＣ係数についてゴロム復号化器を用いて復号することは、上記刊行物２に記載されるとおり、当該技術分野において公知の構成であるから、当該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。
　
（オ−２）相違点４について
　ＤＣＴ変換したＤＣ値とＡＣ値とを符号化・復号化する際に、ＤＣ値については量子化しないことは、上記刊行物３、刊行物４にあるとおり、当該技術分野においてはよく知られた構成であり、当該構成を採用することに格別な点はない。
　
（オ−３）相違点５について
　相違点５は、刊行物１発明の復号化が、損失圧縮（非可逆圧縮）に係る発明であるのに対し、補正後発明は、無損失圧縮（可逆圧縮）に係る発明である点で相違するといえる。
　しかし、オリジナル画像を非可逆圧縮した信号を復号化して得られた画像とオリジナル画像との差分データを可逆圧縮した信号と、上記非可逆圧縮した信号とを復号化側で受信し、上記二つの受信した信号を共に解凍してオリジナル画像により近い画像を得ることは、上記刊行物５、刊行物６に記載されるとおりであり、刊行物１発明の非可逆圧縮の構成を利用して、さらに品質のよい可逆圧縮の復号化画像を得ようとして、相違点５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。
　
（カ）効果
　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、上記相違点に係る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。
　
（キ）まとめ（独立特許要件）
　以上によれば、補正後発明は、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、特許出願の際独立して特許を受けることができない。
　
　したがって、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４項の規定に違反するので、同法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。 
　
第３　本願発明について
１．本願発明
　平成２６年９月４日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、本願の請求項１ないし２６に係る発明は、平成２５年１２月３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ないし２６に係る発明のとおりであるところ、そのうち、請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は、平成２５年１２月３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に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
　
　　【請求項１】
　オリジナル画像を表すデータを復号化する方法であって、
　損失圧縮データを受信することと、
　様々なサイズを有する画素ブロックを定めるカッドツリー（ＰＱＲ）データを受信することと、
　前記損失圧縮データをＤＣ係数とＡＣ係数とに分離することと、
　前記ＤＣ係数と前記ＡＣ係数とを別々に復号化し、ＤＣ値とＡＣ値とをそれぞれ決定することと、ここで、前記ＡＣ係数を復号化することは、前記ＡＣ係数を復号化するためにゴロム復号化を用いるゴロム復号化器を用いることを備え、
　前記ＤＣ値を逆量子化することなく前記ＡＣ値を逆量子化することと、
　前記ＤＣ値と前記逆量子化されたＡＣ値とを逆変換して、前記オリジナル画像に類似した画像を再生するために使用可能な損失解凍データを生成することと、
　残差圧縮データを受信することと、
　前記残差圧縮データを復号化して、残差解凍データを生成することと、
　前記損失解凍データを前記残差解凍データと結合させて、無損失データを生成することとを備え、
　前記無損失データを用いて再生される画像は、前記オリジナル画像に類似する、方法。
　
２．刊行物１の記載
　審査官が拒絶の査定で引用した刊行物１には、上記第２　２．（２−３）（イ）（イ−１）に示したとおりの事項が記載されている。
　
３．刊行物１記載の発明
　上記刊行物１には、上記第２　２．（２−３）（ウ）に示した、刊行物１発明が記載されている。
　
４．対比・判断
　本願発明は、前記第２　２．（２−３）（ア）で認定した補正後発明から、上記第２　２．（２−２）で検討した付加して限定する構成を省いたものであって、補正後発明と刊行物１発明との対比でいうと、その相違点５に係る限定事項の一部が省かれたものであるといえる。
　そうすると、本願発明の特定事項の全て含み、さらに他の特定事項を付加したものに相当する補正後発明が上記第２　２．に記載したとおり、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、本願発明も、同様の理由により、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。
 　
第４　まとめ  
　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、残る請求項２ないし２６に係る発明について検討するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。 
 　 
　よって、結論のとおり審決する。