【手続補正書】
【提出日】令和2年6月29日(2020.6.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ実装方法であって、
処理されるべき第１の画像を特定するステップであって、前記第１の画像が１つまたは複数の干渉因子を含む、ステップと、
１つまたは複数のサンプル画像を取得するために、前記第１の画像から前記１つまたは複数の干渉因子を除去するステップと、
セグメント化規則に基づいて前記１つまたは複数のサンプル画像の各サンプル画像を複数のサンプル副画像にセグメント化するステップであって、前記複数のサンプル副画像のうちの少なくとも１つのサンプル副画像が複数の属性に関連付けられる、ステップと、
前記複数のサンプル副画像から１つまたは複数のターゲット副画像を決定するステップであって、各ターゲット副画像が、前記複数の属性のうちの共通の属性に関連付けられたサンプル副画像の組み合わせを備え、各ターゲット副画像が、前記複数の属性のうちの異なる属性に関連付けられる、ステップと、
前記１つまたは複数のターゲット副画像をターゲット画像と組み合わせるステップと
を備える、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記１つまたは複数のターゲット副画像を決定するステップが、前記１つまたは複数のサンプル画像の各サンプル画像を前記複数のサンプル副画像にセグメント化した後に、
前記複数のサンプル副画像のうちの各サンプル副画像の数学的パラメータを決定するステップと、
前記決定された数学的パラメータに基づいて、前記共通の属性に関連付けられた前記サンプル副画像を１つまたは複数の画像セットに分割するステップであって、各画像セットは１つまたは複数のサンプル副画像を含む、ステップと、
最大の数のサンプル副画像を含む画像セットからターゲット副画像を決定するステップと
を備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記１つまたは複数のサンプル副画像のうちの各サンプル副画像の前記数学的パラメータを決定するステップが、各サンプル副画像について、
前記サンプル副画像内の各ピクセルのＲＧＢ情報に基づいて前記サンプル副画像のためのＲＧＢベクトルを生成するステップと、
前記サンプル副画像の前記数学的パラメータとして、前記ＲＧＢベクトルを特定するステップと
を備える、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記共通の属性に関連付けられた前記サンプル副画像が、クラスタリングアルゴリズムを使用して前記決定された数学的パラメータに基づいて１つまたは複数の画像セットに分割される、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記最大の数のサンプル副画像を含む画像セットから前記ターゲット副画像を前記決定するステップが、前記最大の数のサンプル副画像を備える前記画像セットから前記ターゲット副画像として、クラスタリング後に取得された前記画像セット内の、中心点に対応するサンプル副画像を決定するステップを備える、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記１つまたは複数の干渉因子が、前記第１の画像に含まれる網目模様または透かしのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記第１の画像から前記１つまたは複数の干渉因子を除去するステップが、前記１つまたは複数のサンプル画像を取得するために複数の干渉因子除去方法を使用するステップであって、前記１つまたは複数のサンプル画像のそれぞれが、前記複数の干渉因子除去方法のうちの対応する干渉因子除去方法に基づいて取得される、ステップを備え、
前記複数の干渉因子除去方法のうちの少なくとも１つが、画像処理ソフトウェアアプリケーションを使用した前記１つまたは複数の干渉因子の除去を含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
特定のサンプル副画像に関連付けられた前記属性が、前記サンプル画像に関連付けられた前記サンプル画像内の位置を表し、異なる属性に関連付けられた前記１つまたは複数のターゲット副画像を前記ターゲット画像と組み合わせるステップが、前記ターゲット副画像内の各ピクセルの位置座標に基づいて、異なる属性に関連付けられた前記１つまたは複数のターゲット副画像を前記ターゲット画像と組み合わせるステップを備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
コンピュータ可読記憶媒体であって、
処理されるべき第１の画像を特定することであって、前記第１の画像が１つまたは複数の干渉因子を含む、特定することと、
複数のサンプル画像を取得するために、前記第１の画像から前記１つまたは複数の干渉因子を除去することと、
セグメント化規則に基づいて前記複数のサンプル画像の各サンプル画像を複数のサンプル副画像にセグメント化することであって、各サンプル副画像が属性に関連付けられる、セグメント化することと、
前記複数のサンプル副画像から複数のターゲット副画像を決定することであって、各ターゲット副画像が、共通の属性に関連付けられたサンプル副画像の組み合わせを備え、各ターゲット副画像が、異なる属性に関連付けられる、決定することと、
前記複数のターゲット副画像をターゲット画像と組み合わせることと
を備える動作を実行するためにコンピュータシステムによって実行可能な１つまたは複数の命令を記憶する、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記複数のターゲット副画像を決定することが、前記複数のサンプル画像の各サンプル画像を前記複数のサンプル副画像にセグメント化した後に、
前記複数のサンプル副画像のうちの各サンプル副画像の数学的パラメータを決定することと、
前記決定された数学的パラメータに基づいて、共通の属性に関連付けられた前記サンプル副画像を複数の画像セットに分割することであって、各画像セットは１つまたは複数のサンプル副画像を含む、分割することと、
最大の数のサンプル副画像を含む画像セットからターゲット副画像を決定することと
を備える、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１１】
前記複数のサンプル副画像のうちの各サンプル副画像の前記数学的パラメータを決定することが、各サンプル副画像について、
前記サンプル副画像内の各ピクセルのＲＧＢ情報に基づいて前記サンプル副画像のためのＲＧＢベクトルを生成することと、
前記サンプル副画像の前記数学的パラメータとして、前記ＲＧＢベクトルを特定することと
を備える、請求項１０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
共通の属性に関連付けられた前記サンプル副画像が、クラスタリングアルゴリズムを使用して前記決定された数学的パラメータに基づいて１つまたは複数の画像セットに分割される、請求項１０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１３】
画像セットから前記ターゲット副画像を前記決定することが、前記最大の数のサンプル副画像を備える前記画像セットから前記ターゲット副画像として、クラスタリング後に取得された前記画像セット内の中心点に対応するサンプル副画像を決定することを備える、請求項１２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
前記１つまたは複数の干渉因子が、前記第１の画像に含まれる網目模様または透かしのうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１５】
前記第１の画像から前記１つまたは複数の干渉因子を除去することが、前記１つまたは複数のサンプル画像を取得するために１つまたは複数の干渉因子除去方法を使用することであって、前記複数の干渉因子除去方法のうちの少なくとも１つが、特定の画像処理ソフトウェアアプリケーションを使用することを含む、除去することを備える、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
特定のサンプル副画像に関連付けられた前記属性が、前記サンプル画像に関連付けられた前記サンプル画像内の位置を表し、異なる属性に関連付けられた前記複数のターゲット副画像をターゲット画像と組み合わせることが、前記ターゲット副画像内の各ピクセルの位置座標に基づいて、異なる属性に関連付けられた前記複数のターゲット副画像を前記ターゲット画像と組み合わせることを備える、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
コンピュータ実装システムであって、
１つまたは複数のコンピュータと、
前記１つまたは複数のコンピュータに相互動作可能に結合される１つまたは複数のコンピュータメモリデバイスであって、１つまたは複数の命令を記憶する有形の機械可読記憶媒体を有し、前記１つまたは複数のコンピュータによって実施されたとき、
処理されるべき第１の画像を特定することであって、前記第１の画像が１つまたは複数の干渉因子を含む、特定することと、
複数のサンプル画像を取得するために、前記第１の画像から前記１つまたは複数の干渉因子を除去することと、
セグメント化規則に基づいて前記複数のサンプル画像の各サンプル画像を複数のサンプル副画像にセグメント化することであって、各サンプル副画像が属性に関連付けられる、セグメント化することと、
前記複数のサンプル副画像から１つまたは複数のターゲット副画像を決定することであって、各ターゲット副画像が、共通の属性に関連付けられたサンプル副画像の組み合わせを備え、各ターゲット副画像が、異なる属性に関連付けられる、決定することと、
前記１つまたは複数のターゲット副画像をターゲット画像と組み合わせることと
を備える１つまたは複数の動作を実行する、コンピュータ実装システム。
【請求項１８】
前記１つまたは複数のターゲット副画像を決定することが、前記複数のサンプル画像の各サンプル画像を前記複数のサンプル副画像にセグメント化した後に、
前記複数のサンプル副画像のうちの各サンプル副画像の数学的パラメータを決定することと、
前記決定された数学的パラメータに基づいて、共通の属性に関連付けられた前記サンプル副画像を複数の画像セットに分割することであって、各画像セットは１つまたは複数のサンプル副画像を含む、分割することと、
最大の数のサンプル副画像を含む画像セットからターゲット副画像を決定することと
を備える、請求項１７に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項１９】
前記複数のサンプル副画像のうちの各サンプル副画像の前記数学的パラメータを決定することが、各サンプル副画像について、
前記サンプル副画像内の各ピクセルのＲＧＢ情報に基づいて前記サンプル副画像のためのＲＧＢベクトルを生成することと、
前記サンプル副画像の前記数学的パラメータとして、前記ＲＧＢベクトルを特定することと
を備える、請求項１８に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項２０】
共通の属性に関連付けられた前記サンプル副画像が、クラスタリングアルゴリズムを使用して前記決定された数学的パラメータに基づいて１つまたは複数の画像セットに分割される、請求項１８に記載のコンピュータ実装システム。