**对比文件名称**：2009-07-16_JP2009526495A_发明专利_JP2009526495A Region of interest image object division between mode
**目标专利名称**：392用于基于反馈的三维视频的零视差平面CN103270759B
**本次调用模型名称**：DeepSeek-R1
### 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 |
| **技术特征A：获取至少两个以立体方式俘获的图像**<br>《直接公开》 | [2]段：“もう１つの事例では、前景オブジェクトは、**ステレオ・カメラ・セット・アップからの２つのビュー**の間の不整合推定に基づいて、画像フレームから抽出されることが可能である。” | 对比文件明确公开了使用立体相机设置来获取两个视图（ビュー），这对应于以立体方式俘获至少两个图像。本领域技术人员能毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **技术特征B：识别所述所获取的至少两个图像的兴趣区ROI**<br>《直接公开》 | [2]段：“本開示は、画像オブジェクト区分に関し、より詳細には、マルチメディア・アプリケーションのための画像シーケンスからの**関心領域（ＲＯＩ）画像オブジェクトの自動区分**のための技術に関する。” | 对比文件的核心内容就是图像序列中ROI（兴趣区）的自动识别与区分，因此直接公开了“识别ROI”这一技术特征。 |
| **技术特征C：确定所述所获取的至少两个图像之间的像素视差**<br>《直接公开》 | [2]段：“もう１つの事例では、前景オブジェクトは、ステレオ・カメラ・セット・アップからの２つのビューの間の**不整合推定**に基づいて、画像フレームから抽出されることが可能である。” | 在立体视觉领域，“两个视图之间的不整合估计”即是指确定两个图像之间对应像素位置的差异，也就是**视差（disparity）**估计。因此该特征被直接公开。 |
| **技术特征D：其中所述所获取的至少两个图像之间的所述像素视差与所述所获取的至少两个图像的每一所获取图像中表示的所述ROI相关联**<br>《直接公开》 | [2]段：“もう１つの事例では、**前景オブジェクトは、ステレオ・カメラ・セット・アップからの２つのビューの間の不整合推定に基づいて、画像フレームから抽出される**ことが可能である。” | 对比文件明确指出，基于两个视图之间的不整合（视差）估计，可以从图像帧中提取出**前景对象**。根据说明书[2]段，前景对象即ROI对象（“ＲＯＩオブジェクトは、画像フレーム内の「前景」オブジェクトと呼ばれる場合がある”）。因此，视差被直接用于确定和关联ROI（前景对象）。 |
| **技术特征E：且其中确定所述像素视差包括产生直方图来表示所述所获取的至少两个图像的每一所获取图像中表示的所述ROI的相对像素视差**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件虽然提及了直方图（如颜色直方图用于判断帧间相似性），但并未公开使用直方图来表示ROI的相对像素视差。目标专利中此特征（如图7）用于分析ROI内视差分布以确定典型视差，该具体技术手段未被对比文件公开或隐含。 |
| **技术特征F：识别所述所获取的至少两个图像的三维3D呈现的平面作为用于所述所获取的至少两个图像的所述3D呈现的零视差平面ZDP**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件涉及的是2D图像序列中ROI的区分与提取，用于优先编码等应用，全程未涉及三维（3D）呈现、零视差平面（ZDP）的概念或技术。因此该特征未被公开。 |
| **技术特征G：所述所获取的至少两个图像的一个或一个以上图像对象在所述平面处大体上以二维2D出现**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征与ZDP的定义和效果直接相关。由于对比文件未公开任何关于3D呈现或ZDP的内容，因此该特征也未被公开。 |
| **技术特征H：至少部分基于所述所确定的像素视差调整所述ZDP，使得所述ROI的至少一部分显示在所述ZDP处或附近**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征涉及基于视差调整ZDP以实现特定的3D显示效果。对比文件虽使用视差提取ROI，但目的在于2D图像处理（如编码），而非调整3D显示的零视差平面。因此该特征未被公开。 |
| **技术特征I：其中识别所述所获取的至少两个图像的所述ROI包括：接收识别所述ROI的用户输入**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件全文聚焦于ROI的**自动**区分技术（“自動区分”），并未提及通过接收用户输入来识别ROI。因此该特征未被公开。 |
| **技术特征J：其中识别所述所获取的至少两个图像的所述ROI包括：自动识别所述ROI**<br>《直接公开》 | [2]段：“本開示は、画像シーケンスからの関心領域（ＲＯＩ）画像オブジェクトの**自動区分**のための技術に関する。” | 对比文件明确且反复强调其技术是关于ROI的“自动区分”，因此直接公开了“自动识别ROI”这一特征。 |
| **技术特征K：其进一步包括：确定所述所获取的至少两个图像的至少一个像素的视差**<br>《直接公开》 | 同技术特征C引用。 | 对比文件公开了基于两个视图进行“不整合推定”（视差估计），这必然包括确定至少一个像素的视差。该特征被直接公开。 |
| **技术特征L：基于所述至少一个像素的所述所确定的视差自动识别所述ROI**<br>《直接公开》 | [2]段：“もう１つの事例では、前景オブジェクトは、ステレオ・カメラ・セット・アップからの２つのビューの間の不整合推定に基づいて、画像フレームから抽出されることが可能である。” | 对比文件明确教导了基于两个视图之间的不整合（视差）估计来提取前景（ROI）对象。这直接公开了“基于所确定的视差自动识别ROI”。 |
| **技术特征M：其中自动识别所述ROI包括基于选自由以下各项组成的群组的一种或一种以上技术而自动识别：运动检测**<br>《直接公开》 | [2]段：“従来、自動ＲＯＩオブジェクト区分は、一般に、**動作分析**、**動作区分**、および領域区分に重点を置く。” | 对比文件在描述现有技术和自身技术背景时，明确将“动作分析”和“动作区分”列为自动ROI对象区分的重点技术之一。“动作分析/区分”即包含运动检测（motion detection）技术。因此该特征被直接公开。 |
| **技术特征N：光流**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未提及“光流”（optical flow）这一具体技术。 |
| **技术特征O：面部辨识**<br>《直接公开》 | [2]段：“ＲＯＩオブジェクトの典型的な例は、**人の顔**または頭、および人体の肩の範囲である。”；[2]段：“顔面検出器６４は、画像フレーム内の皮膚色領域を検出する。” | 对比文件将人的面部作为典型的ROI对象，并详细描述了面部检测器、眼部检测器、口部检测器等面部特征检测技术，这些都属于面部辨识（facial recognition）技术的范畴。因此该特征被直接公开。 |
| **技术特征P：对象辨识**<br>《直接公开》 | [2]段：“本開示は、**画像オブジェクト区分**に関し、より詳細には、マルチメディア・アプリケーションのための画像シーケンスからの関心領域（ＲＯＩ）**画像オブジェクト**の自動区分のための技術に関する。” | 对比文件的核心就是图像对象（image object）的区分，其技术目的即是识别和分离特定的对象（如人脸、人头肩部）。因此“对象辨识”这一上位概念被直接公开。 |
| **技术特征Q：颜色直方图**<br>《直接公开》 | [2]段：“システム１４は、２個のフレームの**カラー・ヒストグラム**間の類似性の量が所定のレベルより高いかどうかを判断するために、受信されたフレームをこれまでのフレームと比較することができる。” | 对比文件明确公开了使用颜色直方图（カラー・ヒストグラム）作为判断帧间相似性以决定区分模式的技术手段。因此该特征被直接公开。 |
| **技术特征R：模糊度**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未提及利用模糊度（blurriness）来识别ROI。 |
| **技术特征S：其中确定所述像素视差进一步包括以下中的至少一者：1)确定所述经识别的ROI的至少一个像素的视差，以及2)确定所述经识别的ROI的平均视差**<br>《隐含公开》 | [2]段：“もう１つの事例では、前景オブジェクトは、ステレオ・カメラ・セット・アップからの２つのビューの間の不整合推定に基づいて、画像フレームから抽出されることが可能である。” | 对比文件公开了基于视差估计来提取前景（ROI）对象。为了实现从图像帧中提取出整个前景对象这一目的，本领域技术人员能够理解，必然需要确定该前景对象（即ROI）区域内至少一个像素（实际上是多个或全部相关像素）的视差，否则无法进行有效的对象提取。虽然对比文件未明确提及“平均视差”，但“确定ROI的像素视差”是该技术方案隐含的、必然包含的步骤。因此，特征S的第1)部分被隐含公开。 |
| **技术特征T：其中确定用于所述所获取的至少两个图像的3D呈现的ZDP包括显示所述3D呈现，使得所述经识别的ROI的至少一个对象出现在显示表面处或附近**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征涉及3D显示的具体效果，即将ROI对象呈现在显示表面（ZDP）附近。对比文件完全不涉及3D显示技术，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征U：其中所述ROI是第一ROI，且其中所述ZDP是第一ZDP，且所述方法进一步包括：识别所述所获取的至少两个图像的第二ROI**<br>《隐含公开》 | [2]段：“ＲＯＩオブジェクト区分システム１４は、画像源１２から画像シーケンスのフレームを受信する。”；[2]段：“モード内区分とモード間区分とをサポートする。” | 对比文件处理的是图像序列（视频），其ROI区分系统持续地对序列中的帧进行处理。对于视频流，ROI可能随时间变化（例如，不同的人进入画面）。本领域技术人员可以合理推断，该系统在连续处理中，完全可能在前一帧识别了一个ROI（第一ROI）后，在后续帧中识别到另一个不同的ROI（第二ROI）。虽然对比文件未明确表述“第二ROI”，但基于其处理连续图像序列的技术场景，识别新的或不同的ROI是隐含的技术可能性。 |
| **技术特征V：调整所述第一ZDP以基于所述经识别的第二ROI形成用于所述所获取的至少两个图像的3D呈现的第二ZDP，使得所述第二ROI的至少一部分显示在所述第二ZDP处或附近**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征涉及ZDP的动态调整。由于对比文件根本未公开ZDP的概念，因此基于第二ROI调整ZDP的特征更无从谈起。 |
| **技术特征W：其中识别用于所述所获取的至少两个图像的3D呈现的所述ZDP包括对准和/或裁剪所述所获取的至少两个图像的一者或一者以上**<br>《未公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件中的图像处理（如区域分割、对象生成）是为了提取ROI掩膜或区域，并非为了进行3D呈现而对立体图像进行对准或裁剪。该特征未被公开。 |
<<<A>>><<<B>>><<<C>>><<<D>>><<<J>>><<<K>>><<<L>>><<<M>>><<<O>>><<<P>>><<<Q>>><<<s>>><<<u>>>