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对比文件列表
2002-10-31_US2002159636A_发明申请_US20020159636A1 GENERALIZED TEXT LOCALIZATION IN IMAGES_+++A_C_D_F_I_J_L_O_b_p+++.docx
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2004-01-29_US2004017941A_发明申请_US20040017941A1 System and method for bounding and classifying regions within a graphical image_+++A_D_i+++.docx
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2004-12-24_JP2004362381A_发明专利_JP2004362381A Image processor and image processing method_+++a_b_c_d_f_i_j_o+++.docx
2026-03-19 23:32
2007-06-07_US2007127774A_发明申请_US20070127774A1 Target detection and tracking from video streams_+++A_D_I+++.docx
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2007-08-09_US2007183661A_发明申请_US20070183661A1 Multi-mode region-of-interest video object segmentation_+++D_I_a_b_c+++.docx
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2010-12-02_JP2010271987A_发明专利_JP2010271987A Area classification device, image quality improvement device, image display apparatus, and methods therefor_+++A_D_I_g_j+++.docx
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2011-06-30_US2011158558A_发明申请_US20110158558A1 METHODS AND APPARATUSES FOR FACILITATING CONTENT-BASED IMAGE RETRIEVAL_+++A_D_i_j+++.docx
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2011-10-06_US2011243443A_发明申请_US20110243443A1 IMAGE SEGMENTATION_+++a_c_d_i+++.docx
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2012-03-29_US2012078899A_发明申请_US20120078899A1 SYSTEMS AND METHODS FOR DEFINING OBJECTS OF INTEREST IN MULTIMEDIA CONTENT_+++A_I_d+++.docx
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2012-09-19_CN102682454A_发明公开_CN102682454A 一种视频中的感兴趣区域跟踪方法及装置_+++A_D_I+++.docx
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2013-03-28_JP2013058158A_发明专利_JP2013058158A Image processor and image processing program_+++D_a_c_i_o+++.docx
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2013-05-08_CN102682454B_发明授权_CN102682454B 一种视频中的感兴趣区域跟踪方法及装置_+++A_D_I_b+++.docx
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2013-08-15_US2013208947A_发明申请_US20130208947A1 OBJECT TRACKING APPARATUS AND CONTROL METHOD THEREOF_+++C_D_F_I_O_a_b+++.docx
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2013-10-03_WO2013144418A_发明申请_WO2013144418A1 IMAGE SEGMENTATION_+++A_D_i+++.docx
2026-03-19 23:32
2014-01-30_US2014028842A_发明申请_US20140028842A1 CALIBRATION DEVICE AND METHOD FOR USE IN A SURVEILLANCE SYSTEM FOR EVENT DETECTION_+++a_b_d_g_i+++.docx
2026-03-19 23:32
2014-05-08_US2014126821A_发明申请_US20140126821A1 FOREGROUND AND BACKGROUND IMAGE SEGMENTATION_+++A_D_I_b_c_e_f+++.docx
2026-03-19 23:32
2014-10-14_US8861864B_发明授权_US08861864B2 Image feature detection based on application of multiple feature detectors_+++A_D_E_I_J+++.docx
2026-03-19 23:32
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对比文件名称:JP2018517972A_Description_20260309_2152

目标专利名称:270用于减少多个限界区的系统和方法CN107636589B

本次调用模型名称:DeepSeek最新版本模型

### 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断结果对比文件原文引用公开性论述
**A: 基于图像产生多个限界区**《直接公开》[0032]「境界領域生成アルゴリズムは、1つまたは複数の境界領域(例えば、複数の境界ボックス)を生成し得る。」[0042]「境界領域ジェネレータ210は、イメージに基づいて複数の境界領域を生成し得る。」对比文件[0032]和[0042]明确记载了“限界区产生算法可以产生一个或多个限界区(例如,多个限界框)”,以及“限界区产生器可以基于图像产生多个限界区”。这公开了目标专利特征A“基于图像产生多个限界区”。其作用在对比文件(例如用于对象检测)与目标专利(用于后续处理和减少)实质相同。
**B: 基于色差准则以及所述图像中的选定区域,确定所述多个限界区的子集**《直接公开》[0057]「境界領域レデューサ244は、色差に基づいて境界領域間を区別するルールであり得る。色差基準218を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、拒否され得る。」[0058]「境界領域の「色距離」は、境界領域と周辺領域との色差の尺度であり得る。」[0043]「境界領域レデューサ244は、イメージの選択エリアに基づいて複数の境界領域のサブセットを決定し得る。」对比文件[0057]-[0058]明确公开了“色差基准”以及“色距离”的概念,并指出不满足该准则的限界区会被拒绝。同时,[0043]公开了基于图像的“选择区域”来确定多个限界区的子集。因此,对比文件公开了基于色差准则和选定区域来确定限界区的子集(通过拒绝不符合的)。该特征在对比文件和目标专利中均用于筛选和减少限界区,作用相同。
**C: 其中所述色差准则基于限界区与相应环绕区之间的色彩距离来区分限界区**《直接公开》[0058]「境界領域の「色距離」は、境界領域と周辺領域(例えば、境界領域を完全にまたは部分的に囲む領域)との色差の尺度であり得る。」[0061]「hbbとhlargebbとの間の色距離が算出され得る。」对比文件[0058]明确定义了“色距离”是限界区与环绕区(完全或部分围绕限界区的区域)之间色差的量度,[0061]进一步记载了计算该色距离。这直接公开了特征C。该特征在对比文件和目标专利中均用于衡量限界区与背景的差异以进行筛选,作用相同。
**D: 以及基于所述多个限界区的所述子集来处理所述图像**《直接公开》[0067]「プロセッサ226は、複数の境界領域のサブセットに基づいて、イメージを処理し得る。」[0068]-[0075]具体描述了对象跟踪、对象识别、对象去除、图像增强、裁剪、压缩、聚焦等处理方式。对比文件[0067]明确记载了“处理器可以基于多个限界区的子集来处理图像”,并在后续段落[0068]-[0075]中详细列举了多种处理方式,这与目标专利特征D完全一致。其作用均为利用筛选出的限界区进行后续图像操作。
**E: 其中确定所述多个限界区的所述子集是进一步基于所述多个限界区中的每一者相对于所述选定区域的居中性**《直接公开》[0045]「中心性基準214は、中心性に基づいて境界領域間を区別するルールであり得る。中心性基準214を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、拒否され得る。」[0046]「複数の境界領域のサブセットを決定することは、複数の境界領域の各々の中心距離に基づき得る。」对比文件[0045]和[0046]明确公开了“居中性基准”以及基于“中心距离”(即相对于选定区域的距离)来决定限界区的子集。这与目标专利特征E完全对应,作用均为通过位置中心性来筛选限界区。
**F: 其中确定所述多个限界区的所述子集是进一步基于每一限界区的色彩直方图与每一相应环绕区的色彩直方图之间的比较**《直接公开》[0058]「いくつかの構成では、複数の境界領域のサブセットを決定することは、各境界領域の色ヒストグラムと各それぞれの周辺領域の色ヒストグラムとの比較に基づく。」对比文件[0058]明确记载了“基于各限界区的色彩直方图与各相应环绕区的色彩直方图之间的比较来决定多个限界区的子集”。这与目标专利特征F的表述完全相同,其作用也完全相同。
**G: 其中确定所述多个限界区的所述子集是进一步基于所述多个限界区的平均大小**《直接公开》[0052]「複数の境界領域のサブセットを決定することは、複数の境界領域の標準サイズ(average size)に基づき得る。」对比文件[0052]明确记载了“基于多个限界区的标准大小(平均大小)来决定子集”。这与目标专利特征G完全对应。其作用均是基于大小特征来筛选限界区。
**H: 其中所述平均大小是中值大小和均值大小中的至少一者**《直接公开》[0052]「標準サイズは、中央サイズ(median size)および/または平均サイズ(mean size)に基づき得る。」对比文件[0052]明确将“标准大小”解释为“中值大小和/或均值大小”。这直接公开了目标专利特征H的“中值大小和均值大小中的至少一者”。
**I: 其中处理所述图像包括执行对象辨识、对象跟踪、聚焦、对象去除、图像增强、裁剪或压缩中的一或多者**《直接公开》[0067]-[0075]「オブジェクトトラッカ228は、...オブジェクトを追跡し得る。」「オブジェクトレコグナイザ230は、...オブジェクトを認識し得る。」「フォーカサ250は、...光学システム242にフォーカスし得る。」「オブジェクトリムーバ232は、...オブジェクトを除去し得る。」「イメージエンハンサ234は、...イメージの品質...を向上させ得る。」「クロッパ236は、...イメージをクロップし得る。」「コンプレッサ238は、...イメージを圧縮し得る。」对比文件[0067]-[0075]详细描述了基于限界区子集可以进行的各种图像处理操作,包括对象跟踪、对象识别、聚焦、对象去除、图像增强、裁剪、压缩。这与目标专利特征I列举的处理类型完全一致,作用相同。
**J: 其中产生所述多个限界区是基于一基于梯度的限界区产生算法**《直接公开》[0032]「BING(Binarized normed gradients)は、勾配ベースの境界領域生成アルゴリズムの1つの例であり得る。」[0042]「境界領域生成アルゴリズム212の例は、...勾配ベースの境界領域生成アルゴリズム(例えば、BING...)を含む。」对比文件[0032]和[0042]明确将BING作为“基于梯度的限界区产生算法”的实例。这公开了目标专利特征J中“基于梯度的限界区产生算法”这一具体实现方式。其作用都是生成初始限界区候选。
**K: 其中基于所述色差准则和所述图像中的所述选定区域来确定所述多个限界区的子集包括:拒绝所述多个限界区中使居中性准则或第一大小准则中的一或多者失效的任一者**《直接公开》[0045]「中心性基準214を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、拒否され得る。」[0055]「サイズ閾値(sizeth)範囲外の境界ボックスは、拒否され得る。」[0056]「最大および/または最小の高さおよび/または幅内にない境界領域は、拒否され得る。」对比文件[0045]公开了拒绝不满足居中性准则的限界区。[0055]-[0056]公开了基于大小阈值(包括最大/最小宽高)拒绝限界区,这对应于“第一大小准则”。这些拒绝步骤是在应用色差准则(见[0057])之前进行的。因此,对比文件公开了确定子集的过程中包括拒绝不满足居中性或大小准则的限界区。
**L: 以及选择满足色差准则或第二大小准则中的一或多者的限界区**《直接公开》[0057]「境界領域レデューサ244は、...色差基準218を満たす境界領域を選択し得る。」[0061]「色距離が大きい場合、次に候補境界ボックスは、...保存され得る。」对比文件[0057]和[0061]明确记载了选择满足色差准则的限界区(例如,保留色彩距离大的限界区)。这直接公开了特征L中“选择满足色差准则...的限界区”这一部分。
**M: 其中对于具有经加权中值大小或经加权均值大小的限界区,满足所述第二大小准则**《直接公开》[0065]「色ヒストグラム距離は、重み付けされた平均境界領域(例えば、境界ボックス)を計算するために利用され得る。」「利用される最終的な境界ボックス(例えば、残りのサブセット)は、B=w_1*B_1+w_2*B_2+w_3*B_3+...w_n*B_nであり得る。」对比文件[0065]公开了利用色彩直方图距离计算权重,并计算所有剩余限界区的加权平均(经加权均值)作为最终限界框(即子集)。这直接对应于目标专利特征M中的“经加权均值大小”。其作用都是通过加权融合来最终确定限界区。
**N: 其中基于所述色差准则和所述图像中的所述选定区域来确定所述多个限界区的子集包括:拒绝所述多个限界区中使居中性准则未能产生多个其余限界区的任一者**《隐含公开》[0045]「中心性基準214を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、拒否され得る。」[0057]「境界領域レデューサ244は、色差に基づいて境界領域間を区別するルールであり得る。色差基準218を満たさない複数の境界領域のいずれのものも、拒否され得る。」对比文件[0045]和[0057]描述了依次(或组合)应用居中性准则和色差准则来拒绝限界区。本领域技术人员阅读对比文件后,能够毫无疑义地理解,在应用居中性准则进行拒绝后,会得到“多个其余限界区”(即未因居中性被拒绝的限界区)。因此,对比文件隐含公开了特征N所述的步骤。
**O: 确定所述多个其余限界区中的每一者与相应环绕区之间的色彩距离**《隐含公开》[0058]「境界領域レデューサ244は、複数の境界領域の各々の色距離を算出し得る。」[0061]「hbbとhlargebbとの間の色距離が算出され得る。」对比文件[0058]和[0061]公开了为限界区计算其与环绕区之间的色彩距离。虽然未明确限定为“其余限界区”,但结合[0045]和[0057]描述的拒绝流程,本领域技术人员能够合理推断,色彩距离的计算对象自然是在前序步骤(如居中性筛选)后剩余的“其余限界区”。因此,该特征被对比文件隐含公开。
**P: 以及选择具有最大色彩距离的限界区**《直接公开》[0061]「例えば、複数の境界ボックスの)最も大きい色距離を有する境界領域ボックスが選択され得る。」对比文件[0061]明确记载了“可以选择具有(例如,多个限界框的)最大色距离的限界框”。这直接公开了目标专利特征P。

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