【事件の表示】
　平成７年特許願第２２５３９０号「ディジタル画像の符号化方法及びシステム」拒絶査定不服審判事件〔平成９年３月２８日出願公開、特開平９−８４０５２、請求項の数（１８）〕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】
１　【手続きの経緯、本願発明】
　本願は、平成７年９月１日の出願であって、その発明は、平成８年７月１７日付け及び平成１５年４月１６日付けの手続補正書により補正された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ないし１８に記載された「ディジタル画像の符号化方法及びシステム」にあると認められるところ、その請求項１ないし１８に係る発明は、次のとおりのものである。
「【請求項１】　
　ディジタル画像を符合化する方法において、
（ａ）ディジタル画像を複数の画素領域に分割し、それぞれの前記画素領域について、前記画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求めるステップと、
（ｂ）複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成するステップと、
（ｃ）複数の所定のパターンのいずれかに、前記１次ブロック候補を分類するステップと、
（ｄ）同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップと、
（ｅ）複数の前記１次ブロックを併合して２次ブロック候補を生成するステップと、
（ｆ）前記２次ブロック候補を構成するそれぞれの前記１次ブロックのパターンに応じて、前記２次ブロック候補を分類するステップと、
（ｇ）同一の分類に属する前記２次ブロック候補のうち、前記２次ブロック候補を構成する前記１次ブロックの前記変換係数が線形変換で近似できる前記２次ブロック候補を２次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップと、
（ｈ）前記ブロックの群化ができなくなるまで、前記ブロックの次元を順次繰り上げて、ステップ（ｅ）乃至（ｇ）を再帰的に実行するステップと、
（ｉ）混在する多次元のブロックの前記パラメータを符合化するステップと、
　を有することを特徴とする方法。
【請求項２】ないし【請求項１０】　（省略）
【請求項１１】
　ディジタル画像を符合化する方法において、
（ａ）ディジタル画像を複数の画素領域に分割するステップと、
（ｂ）それぞれの前記画素領域を所定のパターンに分類し、分類されたパターンに関するパラメータ及び前記画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求めるステップと、
（ｃ）複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成するステップと、
（ｄ）前記１次ブロック候補を構成するそれぞれの前記画素領域の前記分類されたパターンに関するパラメータに応じて、前記１次ブロック候補を分類するステップと、
（ｅ）同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップと
　を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】ないし【請求項１６】　（省略）
【請求項１７】
　ディジタル画像を符合化するシステムにおいて、
　ディジタル画像を入力する画像入力手段と、
　前記画像を複数の画素領域に分割し、それぞれの前記画素領域について、前記画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求める手段と、
　複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成し、前記ブロック候補を複数の所定のパターンのいずれかに分類する手段と、
　同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段と、
　複数の前記１次ブロックを併合して２次ブロック候補を生成し、前記２次ブロック候補を構成するそれぞれの前記１次ブロックのパターンに応じて、前記２次ブロック候補を分類する手段と、
　同一の分類に属する前記２次ブロック候補のうち、前記２次ブロック候補を構成する前記１次ブロックの前記変換係数が線形変換で近似できる前記２次ブロック候補を２次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段と、
　前記ブロックの群化ができなくなるまで、前記ブロックの次元を順次繰り上げて、ステップ（ｅ）乃至（ｇ）を再帰的に実行する制御手段と、
　混在する多次元のブロックの前記パラメータを符合化する手段と
　を有することを特徴とするシステム。
【請求項１８】　
　ディジタル画像を符合化するシステムにおいて、
　ディジタル画像を入力する画像入力手段と、
　前記画像を複数の画素領域に分割し、それぞれの前記画素領域について、前記画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求める手段と、
　複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成し、前記ブロック候補を複数の所定のパターンのいずれかに分類する手段と、
　同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段と
　を有することを特徴とするシステム。」　
　　　　　　　　　　
２　【原査定の理由の概要】
（１）理由１：請求項１８に係る発明は、引用例１ないし３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。
（２）理由２：平成８年７月１７日付けでした手続補正（【請求項１９】の記載事項）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したものでないから、特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしていない。
（３）理由３：明細書の発明の詳細な説明の記載は不明確であり、特許法第３６条第４項に規定する要件を満たしていない。
　　　　　　　　　　　　　　　
３　【引用例】
（１）これに対して、原査定の拒絶理由で引用された、宮地悟史、富永英義「画像の自己相似モデリングを利用した高解像度化に関する一検討」画像電子学会研究会予稿、画像電子学会（１９９４年１月４日）、vol.140th、p.13-16（以下「引用例１」という。）には、次に掲げる事項が記載されている。
　ア　「近年、画像符号化の新しいアプローチとして、画像の構造的特徴に着目し、これを符号化するといった検討が活発に行なわれており、中でもフラクタルモデリングが注目を集めている。
　筆者らは、フラクタル符号化を利用すれば、必要としている解像度に応じた画像特徴が得られる、という点に着目して、解像度向上のためのフラクタル符号化の最適化について検討を行なっている。」（１３頁左欄１１行〜１８行）
　イ　「２　自然画像の自己相似モデリング
　２．１　符号化時
　自然画像の自己相似モデリングは、図１に示すように、入力画像をＢ×Ｂのブロックに分割して、各々のレンジブロック（Ｒブロック）に相似で、かつＢ×Ｂブロックより大きいドメインブロック（Ｄブロック）を見つけ出し、その縮小写像をパラメータとして取り出す。
　入力画像の自己相似パラメータの抽出は、以下のような一連の処理によって行われる。
・入力画像のブロック分割（Ｒブロック）
・Ｄブロックの切り出し
・Ｄブロックに対する縮小、画素配置、輝度値の各種変換
・Ｒブロック−Ｄブロック間の歪み率の算出
・各パラメータの符号化」（１３頁左欄２２行〜同頁右欄８行）
　ウ　「３．１　符号化時
　３．１．１　入力画像のブロック分割（Ｒブロック）
　従来のフラクタル符号化では、画像情報圧縮、すなわち画像の自己相似性という冗長度を取り除くという点から、符号量を少なくするために、レンジブロックは入力画像をすきまなく覆い、かつ互いに重ならないように扱われている。
　レンジブロックサイズが最も一般的に用いられる４×４画素程度の場合、解像度の向上を行なわなければ、従来の方法で画像の符号化・復号化を行なっても、ＳＮ比３０ｄＢ程度の品質で原画像を復元することが可能である［１］。
　しかし、解像度の向上を目的とした場合、復号化時には必要される解像度まで、レンジブロック・ドメインブロック共に拡大されるので、自己相似パラメータの抽出エラーによるブロック間歪みが顕著に生じてしまい、従来の手法である格子状のレンジブロック分割では十分な品質が得られず、新たな方法によるレンジブロックの取扱いが要求される。
　ここで、我々はブロック間歪みを抑えるために、４×４画素が、互いに２画素ずつオーバーラップした、新たなレンジブロック分割手法を提案する。
　３．１．２　ドメインブロックの切り出し
　各レンジブロックに対するドメインブロックの多様性を増すために、サイズＤ×Ｄ画素で、互いに２画素ずつオーバーラップしたドメインブロックを採用する。
　また、文献［３］によると、レンジブロック周辺の縮小写像下における自己相似性の存在は疑わしいという結果があり、今回はドメインブロックの探索範囲については、ドメインブロックの多様性を増すために、入力画像全体とした。
　３．１．３　ドメインブロックに対する各種変換
　ドメインブロックに対する各種変換は、以下のような構成とする。
１／ｎの縮小変換　レンジブロック中の１画素に対応する、ドメインブロック中のｎ×ｎ画素ごとの算術平均をとり、縮小ブロックとする。
画素配置変換　画素配置変換については文献［１］に示されている回転・鏡像変換を含む８種類とする。
輝度値変換　輝度値変換についてはＤij＝αＲｉｊ＋βの一次式とし、係数α，βは最小二乗法により決定する［２］。ただし、αの値の範囲は、−０．９９〜０．９９の０．１きざみとし、αがこの範囲を超えるような場合、上限値または下限値に固定してβを算出する。」（１４頁左欄２２行〜同頁右欄２８行）
　エ　「３．２　復号化時
　解像度の向上を目的とした場合の復号化処理について述べる。例えば、縦横共に４倍の解像度向上を目的とした場合、まず入力画像の縦横４倍の大きさを持つ初期画像を用意する。同時に、レンジブロック・ドメインブロック共に、符号化時の縦横４倍の大きさとして処理を行なう。抽出された自己相似パラメータをもとに、各レンジブロックに対応するドメインブロックを切り出し、縮小、画素配置、輝度値変換を施して、レンジブロックとする。符号化時にオーバーラップさせたレンジブロックに関しては、図２のように、重複した部分は各ブロック間で加算平均をとり、その値を復号化画像の画素値とする。」（１４頁右欄２９行〜１５頁左欄４行）
（２）同じく引用例された、川又政征「多次元ディジタル信号処理に基づくフラクタル画像の符号化に関する研究」旭硝子財団研究成果報告、（１９９４年）、p.405-411（以下「引用例２」という。） には、次に掲げる事項が記載されている。
　「１．２　ＩＴＴＢＣの符号化アルゴリズム
　次に具体的にどのようにして符号を探索するかについて説明を行う。Ｆｉｇ．１に示すようなｍＫ×ｍＬ画素の原画像を符号化する場合について考える。Ｆｉｇ．１における互いに重なり合わないｍ×ｍ画素のブロックＢｋｌ（ｋ＝１〜Ｋ，ｌ＝１〜Ｌ）をレンジブロックと呼ぶ。また大きさが２ｍ×２ｍ画素のブロックＤｉｊ（ｉ＝１〜Ｋ−１，ｌ＝１〜Ｌ−１）をドメインブロックと呼ぶ。まずドメインブロックＤｉｊに対して縮小変換ωｋｌを施す。この縮小変換ωｋｌは，Ｆｉｇ．２に示すように，間引き，平均値分離，画素配置変換，画素値縮小変換のことである。符号探索を行う際，この画素配置変換の種類を変えて変換を行う。このデータωｋｌ（Ｄｉｊ）と各レンジブロックＢｋｌの誤差を計算する。ここで類似度を調べるために，Ｆｉｇ．２に示すように，レンジブロックＢｋｌからそのブロック内の平均値を差し引いた画像とドメインブロックＤｉｊに縮小変換ωｋｌを施こした画像との相関を用いる。Ｆｉｇ．２の中でレンジブロックの平均値を符号として用いる方法は文献４）によるものである。平均値を符号として用いることにより少ない反復回数で再生画像が得られる。つまり再生時間を短縮することができる。また類似度を調べるために相関を用いる方法は我々のグループで提案している方法である。この相関関数は，縮小，回転および平行移動の変数をもつ新しい相関関数（離散尺度自己相関関数）である。この方法により２乗誤差を直接求める方法に比べ符号探索時間が約６割に削減される５），６）。」（４０７頁左欄１３行〜同頁右欄１４行）
（３）同じく引用例された、川又政征、長久真樹、樋口龍雄「反復変換理論符号化法の高速化に関する 二、三の考察」電気学会情報処理研究会資料、電気学会(１９９４年 ）、vol.IP-94, No.26-35、p.41-50（以下「引用例３」という。）には、次に掲げる事項が記載されている。
　「２．２　全探索ＩＴＴＢＣの符号化アルゴリズム
　次に具体的にどのようにして符号を探索するかについて説明を行う．図１に示すようなｍＫ×ｍＬ画素の原画像を符号化する場合について考える．図１における互いに重なり合わないｍ×ｍ画素のブロックＢｋｌ（ｋ＝１〜Ｋ，ｌ＝１〜Ｌ）をレンジブロックと呼ぶ．また大きさが２ｍ×２ｍ画素のブロックＤｉｊ（ｉ＝１〜Ｋ−１，ｌ＝１〜Ｌ−１）をドメインブロックと呼ぶ．まずドメインブロックＤｉｊに対して縮小変換ωｋｌを施す。この縮小変換ωｋｌは，図２に示すように，間引き，平均値分離，画素配置変換，画素値縮小変換のことである．このデータωｋｌ（Ｄｉｊ）と各レンジブロックＢｋｌの類似度を計算する．そして最も類似度が高くなるような縮小変換ωｋｌのパラメータおよびドメインブロックＤｉｊの位置をレンジブロックＢｋｌの符号として決定する．ここで類似度を計算するために，図２に示すように，レンジブロックＢｋｌからそのブロック内の平均値を差し引いた画像とドメインブロックＤｉｊに縮小変換ωｋｌを施した画像との相関を用いる．図２の中でレンジブロックの平均値を符号として用いる方法は文献［４］によるものである．平均値を符号として用いることにより少ない反復回数で再生画像が得られる．つまり再生時間を短縮することができる．また類似度を計算するために相関を用いる方法は文献［５，６］による方法である．この相関関数は，縮小，回転および平行移動の変数をもつ新しい相関関数（離散尺度自己相関関数）である．この方法により２乗誤差を直接求める方法に比べ符号探索時間が約６割に削減される．」（４２頁下から１１行〜４３頁５行）　　
　　　　　　　　
４　【当審の判断】
（１）　理由１について
　ア　本願の請求項１８に係る発明について
　引用例１には、入力画像をＢ×Ｂのブロックに分割して、各々のレンジブロック（Ｒブロック）に相似で、かつＢ×Ｂブロックより大きいドメインブロック（Ｄブロック）を見つけ出し、その縮小写像をパラメータとして取りだすことは記載されているが（引用例１の上記イの記載参照）、本願の請求項１８に係る発明の主要な事項である「複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成し、前記ブロック候補を複数の所定のパターンのいずれかに分類する手段と、同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段」の構成（以下「構成Ａ」という。）については何ら記載がなく、示唆もない。
　また、引用例２、３には、ドメインブロックに縮小変換を施し各レンジブロックとの類似度を調べることは記載されているが（引用例２、３の上記記載参照）、上記構成Ａについては何も記載がなく、示唆もない。
　以上のように、上記各引用例には、上記構成Ａについて記載も示唆もないのであるから、各引用例を組み合わせても本願の請求項１８に係る発明が容易になし得るとはいえない。
　そして、本願の請求項１８に係る発明は、上記構成Ａを採用することによって「単純な変換で効率的な画像の圧縮が可能となる。また、実施例では、画素領域を変化の有無に基づいて、所定のパターンに分類している。従って、視覚特性に敏感なエッジの情報を鈍らせることなく効率的に保存することができる。さらに、実施例における領域ブロックは、類似の程度によって大きさが異なっている。従って、隣接ブロックとの差が、境界部分で人間の視覚特性により強調されるというブロック歪みが目立ちにくい。」（明細書の【効果】欄の記載）等の明細書記載の顕著な効果を奏するものと認められる。
　よって、本願の請求項１８に係る発明は、引用例１ないし３に記載の発明に基づいて容易に発明することができたものとはいえない。
　イ　本願の請求項１ないし１７に係る発明について
　本願の請求項１ないし１７に係る発明は、原査定の拒絶理由の対象となっていないが、一応検討すると、請求項１ないし１６に係る発明は、請求項１８のシステムを方法として表現し、さらに限定事項を付加したものといえ、また請求項１７に係る発明は、請求項１８のシステムにさらに限定事項を付加したものといえるから、上記アで検討したことと同様の理由により、本願の請求項１ないし１７に係る発明は、いずれも引用例１ないし３に記載の発明から容易になし得たものとすることはできない。
（２）　理由２について
　新規事項の追加に該当する請求項１９は、審判請求時の補正により削除されており、拒絶理由は解消している。
（３）　理由３について
　明細書の発明の詳細な説明の記載不備は、審判請求時の補正で解消されるとともに審判請求書において釈明されており、発明の詳細な説明の記載が格別不明確とはいえない。
　　　　　　　　　　　　　　　
５　【むすび】
　以上のとおりであるから、本願の請求項１ないし１８に係る発明が上記各引用例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いえず、また明細書の記載が不明確であるという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。