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摘 要： 本文介绍CPC分类体系下涉及图像处理领域的分类号，将其与IPC分类体系下的分类号进行对比，分析CPC分类号检索的优势，并结合案例证明CPC在检索实践中的作用，为审查工作中提升检索效率指明方向。
关键词： CPC;检索;图像处理
一、引言
美国专利商标局和欧洲专利局联合推出了联合专利分类表（Cooperative Patent Classification，CPC）全球分类体系，它以ECLA分类体系为基础，并采用IPC分类体系的分类标准和层级结构，其细分相对于IPC、ECLA等分类体系更加精细，确保各分类号下的文献量适中，且每月都进行适应的修订和更新，能够有效应用于检索检索中提升检索效率。
二、图像处理领域CPC分类研究
图像处理领域主要涉及分类号为G06T5/00、G06T7/00及G06T15/00-G06T19/00，本文选择典型分类号G06T5/00进行研究。G06T5/00在IPC分类表中为一个大组，其下一点组和二点组总共5个（见表1），CPC基于IPC进行更加细化的分类，具体增加CPC分类号如下：
G06T5/001·图像复原
G06T5/002··降噪;平滑
G06T5/003··去模糊，锐化
G06T5/004···反锐化掩模
G06T5/005··润饰;图像修复;划痕去除
G06T5/006·几何校正
G06T5/007·动态范围的修改
G06T5/008··局部地，例如阴影增强
G06T5/009··全局地，即基于图像的整体性能
三、CPC分类号在检索实践中的作用
在图像处理领域，分类号检索是重要的检索手段之一，CPC分类号分类更加详细，在检索中利用得当可以加快检索效率。通过检索实际案例，体会CPC分类号在检索实践中的作用。
案例：一种场景图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
根据被拍摄场景的预拍图像中各个像素点的灰度值，确定所述预拍图像中第一组合区域和第二组合区域，其中，所述第一组合区域包含至少一个高亮区域，所述预拍图像中除所述第一组合区域外的其余区域为所述第二组合区域;根据所述第一组合区域中各个像素点的灰度值的平均值确定第一曝光量，根据所述第二组合区域中各个像素点的灰度值的平均值確定第二曝光量;分别以所述第一曝光量和所述第二曝光量对所述被拍摄场景进行拍摄，得到第一图像以及第二图像;
分别对所述第一图像中对应所述第一组合区域的第一图像区域中各个像素点的灰度值，以及对所述第二图像中对应所述第二组合区域的第二图像区域中各个像素点的灰度值进行调整;将调整后的第一图像区域和调整后的第二图像区域进行拼接，得到所述被拍摄场景的场景图像。
检索分析：本申请属于图像处理技术领域，具体为使用多幅图像进行图像组合，对应的IPC分类号为G06T5/50，G06T3/40。经核实G06T5/50为最优分类号，使用IPC检索：
1 SIPOABS 123031 G06T7/00/ic
6 SIPOABS 771 （or first，second，two，plurality） s （or capture，shoot+，pickup+）
7 SIPOABS 90 （or Area？，region？，part？） s （or compos+，splic+）
8 SIPOABS 9 1 and 6 and 7
未发现可用的对比文件，可能原因是 G06T5/50 IPC分类号进行检索噪音太多，而且目标文献技术主题最相关的IPC分类号可能并不是G06T5/50。我们尝试使用CPC进行检索，首先查找CPC分类号G06T5相关的分类号，分析本申请技术方案进行两次相机拍摄是为了提高拍摄图像的动态范围，由此发现G06T5/007和本申请比较相关，根据G06T5/007的指引发现cpc分类号H04N5/2355，H04N5/2356与本申请相关。同时在cpc分类号H04N5/2355，H04N5/2356的小组及其下的小组和上面的高一级的小组直到大组中寻找跟本申请技术主题相关的分类号H04N5/35536及H04N5/235。采用上述CPC分类号在SIPOABS数据库中进行检索。检索过程如下：
11 SIPOABS 121800 （or first，second，two，plurality，multiple） s （or capture，sh？ot+， pickup+）
15 SIPOABS 871966 （or Area？，region？，part？，portion？） s （or compos+，splic+）
16 SIPOABS 13735 /cpc or G06T5/007，H04N5/235，H04N5/2355，H04N5/2356，
H04N5/35536
17 SIPOABS 39 11 and 15 and 16
浏览命中结果，得到文献US2010309332A，其有中文同族CN101909150A，公开了本申请利用两个曝光量进行两次拍摄，将两个图像区域拼接得到图像，并结合对比文件2CN1611064A，对预拍摄图像划分区域，根据区域灰度平均值确定拍摄曝光量一起评述权利要求1的创造性。
四、总结
IPC分类号分类粗糙，不利于精确检索。细化后的CPC分类体系中有较为详尽的分类，在进行文献分类时能将文献分到更准确的位置，利于检索。同时CPC有更多的指引信息，这进一步有助于精确高效的检索。随着CPC文献标引的完善，以及对CPC的熟练运用，CPC检索一定能在检索中发挥越来越有效的作用。
参考文献
[1]王孜琦. CPC分类在图像用户界面交互领域的检索初探[J].知识产权出版社，2017，14（1）：76-79.
[2]穆滢 等. CPC分类对图像分析检索的影响[J].电视技术，2014，38（S2）：180-191.
[3]发明专利审查基础教程 检索分册（修订版）[M].田力普，知识产权出版社，2012.
[4]国家知识产权局专利局.国际专利分类表[M].知识产权出版社，2006.
作者简介：胡晓雨，198908，女，汉，河南禹州，硕士研究生，研究实习员，研究方向：人工智能。
刘海艳，199108，女，汉，湖北荆州，硕士研究生，助理研究员，研究方向：人工智能。
关键词： CPC;检索;图像处理
一、引言
美国专利商标局和欧洲专利局联合推出了联合专利分类表（Cooperative Patent Classification，CPC）全球分类体系，它以ECLA分类体系为基础，并采用IPC分类体系的分类标准和层级结构，其细分相对于IPC、ECLA等分类体系更加精细，确保各分类号下的文献量适中，且每月都进行适应的修订和更新，能够有效应用于检索检索中提升检索效率。
二、图像处理领域CPC分类研究
图像处理领域主要涉及分类号为G06T5/00、G06T7/00及G06T15/00-G06T19/00，本文选择典型分类号G06T5/00进行研究。G06T5/00在IPC分类表中为一个大组，其下一点组和二点组总共5个（见表1），CPC基于IPC进行更加细化的分类，具体增加CPC分类号如下：
G06T5/001·图像复原
G06T5/002··降噪;平滑
G06T5/003··去模糊，锐化
G06T5/004···反锐化掩模
G06T5/005··润饰;图像修复;划痕去除
G06T5/006·几何校正
G06T5/007·动态范围的修改
G06T5/008··局部地，例如阴影增强
G06T5/009··全局地，即基于图像的整体性能
三、CPC分类号在检索实践中的作用
在图像处理领域，分类号检索是重要的检索手段之一，CPC分类号分类更加详细，在检索中利用得当可以加快检索效率。通过检索实际案例，体会CPC分类号在检索实践中的作用。
案例：一种场景图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
根据被拍摄场景的预拍图像中各个像素点的灰度值，确定所述预拍图像中第一组合区域和第二组合区域，其中，所述第一组合区域包含至少一个高亮区域，所述预拍图像中除所述第一组合区域外的其余区域为所述第二组合区域;根据所述第一组合区域中各个像素点的灰度值的平均值确定第一曝光量，根据所述第二组合区域中各个像素点的灰度值的平均值確定第二曝光量;分别以所述第一曝光量和所述第二曝光量对所述被拍摄场景进行拍摄，得到第一图像以及第二图像;
分别对所述第一图像中对应所述第一组合区域的第一图像区域中各个像素点的灰度值，以及对所述第二图像中对应所述第二组合区域的第二图像区域中各个像素点的灰度值进行调整;将调整后的第一图像区域和调整后的第二图像区域进行拼接，得到所述被拍摄场景的场景图像。
检索分析：本申请属于图像处理技术领域，具体为使用多幅图像进行图像组合，对应的IPC分类号为G06T5/50，G06T3/40。经核实G06T5/50为最优分类号，使用IPC检索：
1 SIPOABS 123031 G06T7/00/ic
6 SIPOABS 771 （or first，second，two，plurality） s （or capture，shoot+，pickup+）
7 SIPOABS 90 （or Area？，region？，part？） s （or compos+，splic+）
8 SIPOABS 9 1 and 6 and 7
未发现可用的对比文件，可能原因是 G06T5/50 IPC分类号进行检索噪音太多，而且目标文献技术主题最相关的IPC分类号可能并不是G06T5/50。我们尝试使用CPC进行检索，首先查找CPC分类号G06T5相关的分类号，分析本申请技术方案进行两次相机拍摄是为了提高拍摄图像的动态范围，由此发现G06T5/007和本申请比较相关，根据G06T5/007的指引发现cpc分类号H04N5/2355，H04N5/2356与本申请相关。同时在cpc分类号H04N5/2355，H04N5/2356的小组及其下的小组和上面的高一级的小组直到大组中寻找跟本申请技术主题相关的分类号H04N5/35536及H04N5/235。采用上述CPC分类号在SIPOABS数据库中进行检索。检索过程如下：
11 SIPOABS 121800 （or first，second，two，plurality，multiple） s （or capture，sh？ot+， pickup+）
15 SIPOABS 871966 （or Area？，region？，part？，portion？） s （or compos+，splic+）
16 SIPOABS 13735 /cpc or G06T5/007，H04N5/235，H04N5/2355，H04N5/2356，
H04N5/35536
17 SIPOABS 39 11 and 15 and 16
浏览命中结果，得到文献US2010309332A，其有中文同族CN101909150A，公开了本申请利用两个曝光量进行两次拍摄，将两个图像区域拼接得到图像，并结合对比文件2CN1611064A，对预拍摄图像划分区域，根据区域灰度平均值确定拍摄曝光量一起评述权利要求1的创造性。
四、总结
IPC分类号分类粗糙，不利于精确检索。细化后的CPC分类体系中有较为详尽的分类，在进行文献分类时能将文献分到更准确的位置，利于检索。同时CPC有更多的指引信息，这进一步有助于精确高效的检索。随着CPC文献标引的完善，以及对CPC的熟练运用，CPC检索一定能在检索中发挥越来越有效的作用。
参考文献
[1]王孜琦. CPC分类在图像用户界面交互领域的检索初探[J].知识产权出版社，2017，14（1）：76-79.
[2]穆滢 等. CPC分类对图像分析检索的影响[J].电视技术，2014，38（S2）：180-191.
[3]发明专利审查基础教程 检索分册（修订版）[M].田力普，知识产权出版社，2012.
[4]国家知识产权局专利局.国际专利分类表[M].知识产权出版社，2006.
作者简介：胡晓雨，198908，女，汉，河南禹州，硕士研究生，研究实习员，研究方向：人工智能。
刘海艳，199108，女，汉，湖北荆州，硕士研究生，助理研究员，研究方向：人工智能。