【事件の表示】
　特願２０１２−５２２４６１「カラー画像処理方法、カラー画像処理装置およびカラー画像処理プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成２４年　１月　５日国際公開、ＷＯ２０１２／００１９４８、請求項の数（１０）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯及び本願発明
１　手続の経緯
　本件出願は、２０１１年（平成２３年）６月２８日（優先権主張２０１０年６月３０日、日本国）を国際出願日とする出願であって、平成２７年５月１５日付けで拒絶理由の通知がなされ、これに対し、平成２７年７月１７日付けで手続補正がなされたが、平成２７年８月４日付け（発送日同年８月１１日）で拒絶査定がなされた。
　本件は、上記拒絶査定を不服として平成２７年１１月４日付けで請求された拒絶査定不服審判である。
 　 
２　本願発明
　本願の請求項１〜１０に係る発明（以下、それぞれの発明を項番を用いて「本願発明１」等という。）は、平成２７年７月１７日付け手続補正により補正された特許請求の範囲、明細書及び図面の記載からみて、その特許請求の範囲の請求項１〜１０に記載した事項により特定されるとおりのものであるところ、その請求項１〜１０の記載は次のとおりのものである。
 　 
「【請求項１】
　画像処理の対象とする領域である対象物領域を入力画像から検出し、
　前記対象物領域における色情報及び当該対象物領域における低周波成分である完全拡散成分を算出し、
　前記対象物領域の色情報から前記完全拡散成分を減算して、当該対象物領域における表面反射成分を算出し、
　前記完全拡散成分から、当該完全拡散成分の輝度を示す情報である陰影情報を除去した色情報であるアルベドを算出し、
　前記対象物領域における色情報及び前記アルベドに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元し、
　前記表面反射率に基づいて前記アルベドを補正した色情報である補正アルベドを算出し、
　前記補正アルベドに前記陰影情報及び前記表面反射成分を付加した色情報である再現色を算出し、
　前記再現色に基づいて出力画像を生成し、
　前記完全拡散成分を算出する際、前記対象物領域における画素ごとに周辺画素の平均値を算出する、又は、前記対象物領域における各画素の周辺画素を所定の値に置き換える平滑化フィルタを使用することにより、当該対象物領域における完全拡散成分を算出する
　ことを特徴とするカラー画像処理方法。
【請求項２】
　表面反射率を復元する際、対象物領域における色情報から、照明の分光分布を復元し、当該分光分布とアルベドとに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元し、
　補正アルベドを算出する際には、前記表面反射率に基づいて補正アルベドを算出する
　請求項１記載のカラー画像処理方法。
【請求項３】
　補正アルベドを算出する際、対象物領域に応じて予め定められた参照表面反射率をもとに表面反射率を補正した反射率である再現表面反射率を算出し、当該再現表面反射率に基づいて補正アルベドを算出する
　請求項１または請求項２記載のカラー画像処理方法。
【請求項４】
　補正アルベドを算出する際、３以上の参照表面反射率をもとに再現表面反射率を算出する請求項３記載のカラー画像処理方法。
【請求項５】
　照明の分光分布を復元する際、対象物領域における色情報と、対象物領域の代表的な表面反射率として予め定められた代表表面反射率とをもとに分光分布を復元する
　請求項２から請求項４のうちのいずれか１項に記載のカラー画像処理方法。
【請求項６】
　補正アルベドを算出する際、表面反射率を補正する行列を用いて線形式で表わされた、アルベドを補正する式であるアルベド補正式を生成し、アルベドに対して当該アルベド補正式を用いた行列変換を行うことにより補正アルベドを算出する
　請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載のカラー画像処理方法。
【請求項７】
　画像処理の対象とする領域である対象物領域を入力画像から検出する対象物領域検出手段と、
　前記対象物領域における色情報及び当該対象物領域における低周波成分である完全拡散成分を算出し、前記対象物領域の色情報から前記完全拡散成分を減算して、当該対象物領域における表面反射成分を算出する反射成分復元手段と、
　前記完全拡散成分から、当該完全拡散成分の輝度を示す情報である陰影情報を除去した色情報であるアルベドを算出するアルベド算出手段と、
　前記対象物領域における色情報及び前記アルベドに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元し、当該表面反射率に基づいて前記アルベドを補正した色情報である補正アルベドを算出するアルベド補正手段と、
　前記補正アルベドに前記陰影情報及び前記表面反射成分を付加した色情報である再現色を算出し、当該再現色に基づいて出力画像を生成する再現色算出手段とを備え、
　前記反射成分復元手段は、前記対象物領域における画素ごとに周辺画素の平均値を算出する、又は、前記対象物領域における各画素の周辺画素を所定の値に置き換える平滑化フィルタを使用することにより、当該対象物領域における完全拡散成分を算出する
　ことを特徴とするカラー画像処理装置。
【請求項８】
　アルベド補正手段は、
　対象物領域における色情報から、照明の分光分布を復元する分光分布復元手段と、
　前記分光分布とアルベドとに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元する表面反射率復元手段と、
　前記表面反射率に基づいて補正アルベドを算出する補正アルベド算出手段とを含む
　請求項７記載のカラー画像処理装置。
【請求項９】
　コンピュータに、
　画像処理の対象とする領域である対象物領域を入力画像から検出する対象物領域検出処理、
　前記対象物領域における色情報及び当該対象物領域における低周波成分である完全拡散成分を算出し、前記対象物領域の色情報から前記完全拡散成分を減算して、当該対象物領域における表面反射成分を算出する反射成分復元処理、
　前記完全拡散成分から、当該完全拡散成分の輝度を示す情報である陰影情報を除去した色情報であるアルベドを算出するアルベド算出処理、
　前記対象物領域における色情報及び前記アルベドに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元し、当該表面反射率に基づいて前記アルベドを補正した色情報である補正アルベドを算出するアルベド補正処理、および、
　前記補正アルベドに前記陰影情報及び前記表面反射成分を付加した色情報である再現色を算出し、当該再現色に基づいて出力画像を生成する再現色算出処理を実行させ、
　前記反射成分復元処理で、前記対象物領域における画素ごとに周辺画素の平均値を算出する、又は、前記対象物領域における各画素の周辺画素を所定の値に置き換える平滑化フィルタを使用することにより、当該対象物領域における完全拡散成分を算出させる
　ためのカラー画像処理プログラム。
【請求項１０】
　コンピュータに、
　アルベド補正処理で、
　対象物領域における色情報から、照明の分光分布を復元する分光分布復元処理、
　前記分光分布とアルベドとに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元する表面反射率復元処理、および、
　前記表面反射率に基づいて補正アルベドを算出する補正アルベド算出処理を実行させる
　請求項９記載のカラー画像処理プログラム。」
　　
３　本願発明１の分説
　本願発明１を分説すると次のとおりである。
　　
（本願発明１）
（Ａ）画像処理の対象とする領域である対象物領域を入力画像から検出し、
（Ｂ）前記対象物領域における色情報及び当該対象物領域における低周波成分である完全拡散成分を算出し、
（Ｃ）前記対象物領域の色情報から前記完全拡散成分を減算して、当該対象物領域における表面反射成分を算出し、
（Ｄ）前記完全拡散成分から、当該完全拡散成分の輝度を示す情報である陰影情報を除去した色情報であるアルベドを算出し、
（Ｅ）前記対象物領域における色情報及び前記アルベドに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元し、
（Ｆ）前記表面反射率に基づいて前記アルベドを補正した色情報である補正アルベドを算出し、
（Ｇ）前記補正アルベドに前記陰影情報及び前記表面反射成分を付加した色情報である再現色を算出し、
（Ｈ）前記再現色に基づいて出力画像を生成し、
（Ｉ）前記完全拡散成分を算出する際、前記対象物領域における画素ごとに周辺画素の平均値を算出する、又は、前記対象物領域における各画素の周辺画素を所定の値に置き換える平滑化フィルタを使用することにより、当該対象物領域における完全拡散成分を算出する
（Ｊ）ことを特徴とするカラー画像処理方法。
　　
（（Ａ）〜（Ｊ）は、当審で付与した。以下各構成要件を「構成要件Ａ」等という。）
　　
第２　原査定の理由の概要
　本願の請求項１〜１０に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する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
　引用文献１：塚田正人、外３名，“３次元および分光情報を用いた顔画像の高画質化”，ＦＩＴ２００９　第８回情報科学技術フォーラム　講演論文集　第３分冊，日本，社団法人情報処理学会、社団法人電子情報通信学会，２００９年８月２０日，p.273-274
　引用文献２：岡部孝弘、佐藤洋一，“双方向反射分布関数の周波数特性に基づく反射成分の分離”，情報処理学会研究報告，日本，社団法人情報処理学会，２００２年９月１２日，Vol.2002, No.84，p.1-8
　引用文献３：特開２００６−４４６２号公報
　引用文献４：国際公開第２００９／１０４７８７号
　　
　引用文献１には、顔領域の画素値から完全散乱成分とアルベドの積と、鏡面反射成分とを分離し、さらに、完全散乱成分とアルベドの積からアルベドを分離した後、アルベドのＸＹＺ値と光源の分光分布から肌の表面反射率を求め、当該表面反射率を補正し、補正後の表面反射率から補正後のアルベドを求め、補正後のアルベドに陰影を含んだ完全散乱成分を乗算し、そして、鏡面反射成分を加算して出力画像を生成することが記載されている。
　また、低周波数成分の拡散成分と高周波数成分の鏡面反射成分とを周波数特性の違いに基づいて分離することは、周知の技術事項である（引用文献２、引用文献３）。
　よって、引用文献１に記載された、顔領域の画素値から完全散乱成分と鏡面反射成分とを分離する際、周知技術である、拡散成分を低周波成分として抽出することで、顔領域の画素値から低周波成分を減算して鏡面反射成分を分離することは、当業者が容易になし得るものである。
　　
第３　当審の判断
１　引用文献の記載事項及び引用文献に記載された発明
（１）引用文献１
ア　引用文献１の記載事項
　原査定における拒絶の理由に引用された「塚田正人、外３名，“３次元および分光情報を用いた顔画像の高画質化”，ＦＩＴ２００９　第８回情報科学技術フォーラム　講演論文集　第３分冊，日本，社団法人情報処理学会、社団法人電子情報通信学会，２００９年８月２０日，p.273-274」（以下「引用文献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（下線は当審が付与した。[1]等は参考文献の番号を示すが、参考文献自体の表示は省略する。）。
　　
（あ）「１．はじめに
カラー画像機器にとって、画質は重要な要素である。特に顔画像は人の注意を引きやすく、高い画質が要求される。顔画像の高画質化手法として、肌色を人間の記憶色に近づける手法が提案されている[1]。従来手法の多くは、RGBなど３次元色空問において色補正が行われる。近年、様々な顔や肌の再現モデル[2]が提案されており、これらの再現モデルを応用し、分光特性などよりプリミティブな物理特性を算出し補正することで、顔画像の高画質化のさらなる性能の向上が期待される。実際、筆者らは、カラー画像中の顔領域から復元された分光特性を補正することで. 顔画像の効果的な高画質化が実現できることを示した[3]。
　本論文では、顔画像の見えの印象、すなわち、画質に影響を与える鏡面反射成分や陰影についても考慮した高画質化手法を提案する。本手法では、
カラー画像中の顔領域の３次元形状を復元し、顔領域における色情報を、陰影を含んだ完全散乱成分、鏡面反射成分に分解する
本来の肌の色情報を表すアルベドを算出し、これを補正する
補正されたアルベドに、上記鏡面反射成分、陰影を加算して、顔領域の画像情報を再構成する
アルベドの補正は、アルベドから復元された表面反射率を予め設定された肌色の参照表面反射率に近づけることで肌の色再現を向上する
　　
（い）「２．鏡面反射成分とアルベドの推定
　顔画像の高画質化に関し、従来法では肌色は改善されるものの、顔領域における陰影や鏡面反射成分が考慮されていないため、これらの成分にも同様の補正が掛かり、顔の見かけの印象に影響を与えてしまう。つまり、色補正により肌色の再現性は改善されるが、顔領域の陰影による明暗コントラストが抑制され、顔の見えに重要な立体感が失われる問題があった。
　この問題を解決するためには、顔領域において、陰影や鏡面反射成分を含まない、本来の肌の色情報を表すアルベドに対して色補正を適用することである。
　今、
画像の位置xにおけるチャネルkにおける画素値をI(x)とし、照明照度、すなわち陰影を含んだ完全散乱成分をE(x)、アルベドをρ(x)、鏡面反射成分をδ(x)とすると、肌の反射モデルは以下のように表される
　　
I(x)= ρ(x)E(x)+δ(x)
　
照明条件が未知の顔面像において、キャストシャドウおよび近接照明の影響が無視できるのであれば、 陰影を含んだ完全散乱成分は法線ベクトルの球面調和関数で近似される
つまり、顔領域における陰影を含んだ完全散乱成分を得るためには、顔の３次元形状が必要となる。
　　
本研究では、
１枚の顔画像から顔の３次元形状の推定する方法として、３次元モーファブルモデル
を用いた
　今、
アルベドは、低周波で一定であるという仮定に基づき最小自乗法を用いて球面調和係数を計算する
陰影を含んだ完全散乱成分を得る
　一旦、
完全散乱成分が得られれば、鏡面反射成分δ(x)を取り除いた画像の輝度からアルベドを算出することができる
復元されたE(x)よりも大きい値の画素値I(x)について、その値からE(x)を取り除いた残りの部分が鏡面反射成分となる
　δ(x)＝max(I(x)−p(x)E(x),0)　　　　　　　　(2)
　
ρ(x) = (I(x)−δ(x))/E(x)
　実際にはカラー画像に対して行うため、各チャネルに上記処理を当てはめればよい。図１にアルベドを推定する過程をまとめた。」（２７３頁左欄２４行〜右欄１７行）
　　
（う）「３．表面反射率の推定
　今、カラー画像を表示するディスプレイのRGB蛍光体および白色の色度、ガンマ特性に関する色特性が既知であるとする。すると、ディスプレイ上の再現色の三刺激値XYZは、RGB値から算出できる。
第２章にて算出された、カラー画像中の肌領域のアルベドの三刺激値XYZは、情景中の光源の分光分布L(λ)と肌の表面反射率O(λ)を用いて以下のように表される
　X=∫L(λ)O(λ)x(λ)dλ　　　　　　　　　　(4)
ここでx(λ)は、等色関数で既知である。Y、Zも同様である。カラー画像のシーン中の照明の分光分布L(λ)は、文献[7]の手法で復元できる。
　　
　次に、
肌の表面反射率O(λ)を得るために
有限次元線形モデルを用いて、O(λ)を少ないパラメータで表現する
　O(λ)＝o0(λ) ＋Σaioi(λ)　　　　　　　　 (5)
ここで、oi(λ)は基底ベクトルで既知である。重み係数aiは、肌色を表現する未知特性パラメータである。式(5)を式(4)に代入することにより、式(4)はaiに関する一次方程式となり、aiを解くことができる。
　以上により、
入力画像中の顔領域における全ての画素について表面反射率が算出される
　　
（え）「４．高画質化処理
　
顔領域のアルベドから算出された表面反射率を補正することにより、顔画像の高画質化を実現する
　
肌色が好ましい色で再現されるようにあらかじめ設定された参照表面反射率O
ref
(λ)を参照して補正する
　F(λ)=Oref(λ)/Oavg(λ)                       (6)
入力画像中の顔領域の画素位置xにおける表面反射率O(x,λ)を
補正して、好ましい色を再現する表面反射率O
md
(x,λ)を算出する
　Omd(x,λ)=αF(λ)O(x,λ)+(1-α)O(x,λ)　　　(7)
ここで、0≦α≦1.0の実数である。
　　
　
補正後の表面反射率O
md
(x.λ)を式(4)のO(λ)に代入し、補正後の三刺激値XYZを計算する。そして、ディスプレイの色特性に基づいてRGB値を算出する
　以上は、図１におけるアルベドに対する色補正の説明である。
色補正されたアルベドに陰影を含んだ完全散乱成分を乗算し、そして、鏡面反射成分を加算して出力画像を生成する
（お）「６．まとめ
　顔画像の画質に影響を与える鏡面反射成分や陰影を考慮した高画質化手法について述べた。本提案手法では、カラー画像中の顔領域の３次元形状を復元し、顔領域における陰影および鏡面反射成分を取り除いたアルベドを得る。そしてアルベドを分光特性空間で補正することで、顔の見えに重要な立体感を損なうことなく、 顔画像の高画質化を実現する。主観評価実験により本手法の有効性が確認された。」（２７４頁右欄３０〜３７行）
　　
「
」
　　
「
」
　　
イ　引用文献１に記載された発明
　引用文献１には、顔画像の高画質化手法が記載されており、その概要は、上記（あ）によれば、カラー画像中の顔領域の３次元形状を復元し、顔領域における色情報を、陰影を含んだ完全散乱成分、鏡面反射成分に分解し、本来の肌の色情報を表すアルベドを算出し、アルベドから復元された表面反射率を予め設定された肌色の参照表面反射率に近づけることで肌の色再現を向上するように、アルベドを補正し、補正されたアルベドに、上記鏡面反射成分、陰影を加算して、顔領域の画像情報を再構成するものである。
　顔画像の高画質化手法は、「カラー画像中の顔領域の３次元形状を復元し、顔領域における色情報を・・・」のような動作をするものであるから、『カラー画像から顔領域を検出』するものと認められる。以下の動作は、顔領域に対するものである。
　上記（い）によれば、顔画像の高画質化手法は、『１枚の顔画像から３次元形状を推定し、陰影を含んだ完全散乱成分を得』るものである。
　上記（い）によれば、鏡面反射成分は、「復元されたE(x)（完全散乱成分）よりも大きい値の画素値I(x)について、その値からE(x)を取り除いた残りの部分」であり、画素値は色情報であるから、顔画像の高画質化手法は、『色情報から完全散乱成分を減算して、鏡面反射成分を算出』するものである。
　上記（い）によれば、「アルベド」は、「鏡面反射成分δ(x)を取り除いた画像」を「完全散乱成分」で除算することで算出される（式(3)）。
　上記（う）によれば、顔画像の高画質化手法は、『入力画像中の顔領域における全ての色情報及びアルベドに基づいて表面反射率を推定』する。
　上記（え）によれば、顔画像の高画質化手法は、『表面反射率に基づいて色補正されたアルベドを算出し、色補正されたアルベドに陰影を含んだ完全散乱成分を乗算し、そして、鏡面反射成分を加算して出力画像を生成』する。
　　
　以上まとめると、引用文献１には次の発明（以下「引用発明」という。）が記載されていると認められる。
　　
（引用発明）
（ａ）カラー画像から顔領域を検出し、
（ｂ）１枚の顔画像から３次元形状を推定し、陰影を含んだ完全散乱成分を得、
（ｃ）色情報から完全散乱成分を減算して、鏡面反射成分を算出し、
（ｄ）鏡面反射成分を取り除いた画像を、完全散乱成分で除算し、アルベドを算出し、
（ｅ）入力画像中の顔領域における全ての色情報及びアルベドに基づいて表面反射率を推定し、
（ｆ）表面反射率に基づいて色補正されたアルベドを算出し、
（ｇ）色補正されたアルベドに陰影を含んだ完全散乱成分を乗算し、そして、鏡面反射成分を加算して出力画像を生成する
（ｈ）ことを特徴とする顔画像の高画質化手法。
　　
　なお、（ａ）〜（ｈ）は、構成を識別するために付与した。以下各構成を「構成ａ」等という。
　　
（２）周知技術
ア　引用文献２
　原査定における拒絶の理由に引用された「岡部孝弘、佐藤洋一，“双方向反射分布関数の周波数特性に基づく反射成分の分離”，情報処理学会研究報告，日本，社団法人情報処理学会，２００２年９月１２日，Vol.2002, No.84，p.1-8」（以下「引用文献２」という。）には、次に掲げる事項が記載されている
　　
「したがって，低次元部分空間への実画像の射影による反射成分の分離[24]は，拡散反射成分と鏡面反射成分の周波数特性の違いをうまく利用したものであると言える．ところが，周波数特性が異なるということは，逆に，実画像から特異値分解により求めた基底画像には，拡散反射成分の低周波モードに加えて鏡面反射成分の様々なモードが混入していることを意味する．つまり，特異値分解では，拡散反射成分とattached shadow を表現する理想的な基底画像は得られない．したがって，実画像に含まれる鏡面反射成分を十分に考慮したうえで,基底画像を推定する必要がある．」（４頁右欄３〜１４行）
　　
イ　引用文献３
　原査定における拒絶の理由に引用された「特開２００６−００４４３２号公報」（以下「引用文献３」という。）には、次に掲げる事項が記載されている
　　
「【００３８】
　本方法は、反射率関数の高周波数（例えば鏡面反射）成分と、低周波数（例えば拡散）成分との両方に対して良好に機能する。」
　　
ウ　周知技術
　上記ア、イより、拡散反射成分が低周波数であることは周知技術であると認められる。
　　
（３）引用文献４
　原査定における拒絶の理由に引用された「国際公開第２００９／１０４７８７号」（以下「引用文献４」という。）の段落[0042]−[0067]、[0080]−[0125]、図２−６には、画像中の顔領域のＸＹＺ値と、既知の顔領域の表面反射率を用いて、画像を撮影した際の照明の分光分布を復元すること、対象物に対する３個以上の参照表面反射率をもとに補正後の表面反射率を求めること、及び、表面反射率を復元し、復元された表面反射率を補正し、補正後の再現色を算出する際、線形計算に基づく補正式に置き換えることが記載されている。
　　
２　対比・判断
（１）本願発明１
ア　対比
　本願発明１と引用発明とを対比する。
　　
（ア）構成要件Ａと構成ａとを対比する。
　構成ａの「カラー画像」、「顔領域」は、各々、構成要件Ａの「入力画像」、「対象物領域」に相当する。構成ａの「顔領域」は、構成ｂ〜ｅにおいて、画像処理されるから「画像処理の対象とする領域である対象物領域」といえる。
　したがって、本願発明１と引用発明とは、「画像処理の対象とする領域である対象物領域を入力画像から検出」する点で一致する。
　　
（イ）構成要件Ｂと構成ｂとを対比する。
　構成ｂの「１枚の顔画像から３次元形状を推定」するためには、顔領域の色情報が必要なことは明らかであり、「前記対象物領域における色情報」を算出しているといえる。
　また、構成ｂは「１枚の顔画像から３次元形状を推定し、陰影を含んだ完全散乱成分を得」ており、「完全散乱成分」は「完全拡散成分」といえるから、「当該対象物領域における完全拡散成分を算出」しているといえる。
　したがって、本願発明１と引用発明とは、「前記対象物領域における色情報及び当該対象物領域における完全拡散成分を算出」する点で共通する。
　しかしながら、「完全拡散成分」が本願発明１においては「低周波成分である」のに対し、引用発明においては「低周波成分である」と特定されていない点で相違する。
　　
（ウ）構成要件Ｃと構成ｃとを対比する。
　構成ｃの「鏡面反射成分」は、構成要件Ｃの「表面反射成分」に相当する。
　したがって、本願発明１と引用発明とは、「前記対象物領域の色情報から前記完全拡散成分を減算して、当該対象物領域における表面反射成分を算出」する点で一致する。
　　
（エ）構成要件Ｄと構成ｄとを対比すると、「色情報であるアルベドを算出」する点で共通する。
　しかしながら、「色情報であるアルベド」が、本願発明１においては、「前記完全拡散成分から、当該完全拡散成分の輝度を示す情報である陰影情報を除去した」ものであるのに対し、引用発明においては、「鏡面反射成分を取り除いた画像を、完全散乱成分で除算」したものである点で相違する。
　　
（オ）構成要件Ｅと構成ｅとを対比する。
　構成ｅにおける「表面反射率を推定」することは、「表面反射率を復元」することといえるから、本願発明１と引用発明とは、「前記対象物領域における色情報及び前記アルベドに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元」する点で一致する。
　　
（カ）構成要件Ｆと構成ｆとを対比すると、「前記表面反射率に基づいて前記アルベドを補正した色情報である補正アルベドを算出」する点で一致する。
　　
（キ）構成要件Ｇ、Ｈと構成ｇとを対比する。
　構成ｇの「色補正されたアルベドに陰影を含んだ完全散乱成分を乗算し、そして、鏡面反射成分を加算して出力画像を生成する」ことは、「前記補正アルベドに前記陰影情報及び前記表面反射成分を付加した色情報である再現色を算出し、前記再現色に基づいて出力画像を生成」することいえる。
　したがって、本願発明１と引用発明とは、「前記補正アルベドに前記陰影情報及び前記表面反射成分を付加した色情報である再現色を算出し、前記再現色に基づいて出力画像を生成」する点で一致する。
　　
（ク）構成要件Ｉと構成ｂとを対比する。
　引用発明においては、「完全拡散成分」といえる「完全散乱成分」が、「１枚の顔画像から３次元形状を推定し」て得られるのに対し、本願発明１においては、「前記対象物領域における画素ごとに周辺画素の平均値を算出する、又は、前記対象物領域における各画素の周辺画素を所定の値に置き換える平滑化フィルタを使用することにより、当該対象物領域における完全拡散成分を算出する」点で相違する。
　　
（ケ）構成要件Ｊと構成ｈとを対比する。
　引用発明の「顔画像の高画質化手法」は、構成ａ〜ｇを含むものであって、「カラー画像処理方法」といえる。
　したがって、本願発明１と引用発明とは、「カラー画像処理方法」として一致する。
　　
（コ）上記（イ）及び（ク）の相違は、「完全拡散成分」に関するものであるので、まとめると、次のとおりである。
　「完全拡散成分を算出する」ことが、
　本願発明１においては、「完全拡散成分」が「低周波成分」であって、「前記対象物領域における画素ごとに周辺画素の平均値を算出する、又は、前記対象物領域における各画素の周辺画素を所定の値に置き換える平滑化フィルタを使用することにより、当該対象物領域における完全拡散成分を算出する」のに対し、
　引用発明においては、「完全拡散成分」が「低周波成分」であるとは特定されておらず、「１枚の顔画像から３次元形状を推定し」て「完全拡散成分」を得る点
　　
イ　一致点、相違点
　以上より、本願発明１と引用発明との一致点、相違点は、次のとおりである。
　　
（一致点）
　画像処理の対象とする領域である対象物領域を入力画像から検出し、
　前記対象物領域における色情報及び当該対象物領域における完全拡散成分を算出し、
　前記対象物領域の色情報から前記完全拡散成分を減算して、当該対象物領域における表面反射成分を算出し、
　色情報であるアルベドを算出し、
　前記対象物領域における色情報及び前記アルベドに基づいて、対象物領域における表面反射率を復元し、
　前記表面反射率に基づいて前記アルベドを補正した色情報である補正アルベドを算出し、
　前記補正アルベドに前記陰影情報及び前記表面反射成分を付加した色情報である再現色を算出し、
　前記再現色に基づいて出力画像を生成する
　ことを特徴とするカラー画像処理方法。
　　
（相違点１）
　「完全拡散成分を算出する」ことが、
　本願発明１においては、「完全拡散成分」が「低周波成分」であって、「前記対象物領域における画素ごとに周辺画素の平均値を算出する、又は、前記対象物領域における各画素の周辺画素を所定の値に置き換える平滑化フィルタを使用することにより、当該対象物領域における完全拡散成分を算出する」のに対し、
　引用発明においては、「完全拡散成分」が「低周波成分」であるとは特定されておらず、「１枚の顔画像から３次元形状を推定し」て「完全拡散成分」を得る点
　　
（相違点２）
　「色情報であるアルベド」が、本願発明１においては、「前記完全拡散成分から、当該完全拡散成分の輝度を示す情報である陰影情報を除去した」ものであるのに対し、引用発明においては、「鏡面反射成分を取り除いた画像を、完全散乱成分で除算」したものである点
　　
ウ　判断
（ア）相違点１について
　引用文献２、３に開示されているように、完全拡散成分が低周波成分であることは周知技術であり、低周波数成分を平滑フィルタにより得ることは慣用技術である。
　そうすると、引用発明において、「完全拡散成分」が「低周波成分」であり、「前記対象物領域における画素ごとに周辺画素の平均値を算出する、又は、前記対象物領域における各画素の周辺画素を所定の値に置き換える平滑化フィルタを使用することにより、当該対象物領域における完全拡散成分を算出する」ようにすることは、当業者が容易に想到し得ることである。
　　
（イ）相違点２について
　引用発明における「アルベド」は、「鏡面反射成分を取り除いた画像」を、「完全散乱成分」で「除算」して算出するものであり、一方、本願発明１における「アルベド」は、「前記完全拡散成分」から、「当該完全拡散成分の輝度を示す情報である陰影情報」を「除去」して算出するものであって、引用発明における「アルベド」の算出は、本願発明１における「アルベド」の算出と全く異なるものである。
　そうすると、相違点２を克服するには、引用発明において、「鏡面反射成分を取り除いた画像を、完全散乱成分で除算し、アルベドを算出」することに代えて、「前記完全拡散成分から、当該完全拡散成分の輝度を示す情報である陰影情報を除去した色情報であるアルベドを算出」する技術思想を適用しなくてはならない。
　しかしながら、上記技術思想は、引用文献２、３、４に開示されておらず、周知技術とも認められない。
　したがって、引用発明に引用文献２〜４に記載された発明を適用しても、相違点２を克服することはできないから、本願発明１は、当業者が引用文献１〜４に記載された発明に基づいて容易に発明をすることができたものとは認められない。
　　
（２）本願発明２〜６について
　本願発明２〜６は、請求項１を直接または間接的に引用しており、上記（１）の本願発明１についてと同じ理由で、引用文献１〜４に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明することができたものとは認められない。
　　
（３）本願発明７、８について
　本願発明７は、「カラー画像処理方法」である本願発明１を「装置」の発明として、「カラー画像処理装置」としたものである。上記（１）と同様な「相違点２」があり、上記（１）のとおり、その「相違点２」を克服することはできないから、本願発明７は、引用文献１〜４に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明することができたものとは認められない。
　また、本願発明８は、請求項７を引用しており、上記の本願発明７についてと同じ理由で、引用文献１〜４に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明することができたものとは認められない。
　　
（４）本願発明９、１０について
　本願発明９は、「カラー画像処理方法」である本願発明１を「コンピュータ」に実行させるための「カラー画像処理プログラム」としたものである。上記１と同様な「相違点２」があり、上記（１）のとおり、その「相違点２」を克服することはできないから、本願発明９は、引用文献１〜４に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明することができたものとは認められない。
　また、本願発明１０は、請求項９を引用しており、上記の本願発明９についてと同じ理由で、引用文献１〜４に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明することができたものとは認められない。
　　
第４　むすび
　以上のとおり、本願の請求項１〜１０に係る発明は、引用文献１〜４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とは認められないから、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
　　
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　　
　よって、結論のとおり審決する。