"コンピュータの情報処理を用いてデジタル画像の品質を評価する処理を行う検査画像品質評価システムであって、検査の対象となるデジタル画像のデータを入力する入力部と、上記デジタル画像のデータから、デジタル化される前のアナログ像を推定して当該推定アナログ画像のデータを得る処理を行うアナログ像推定部と、上記デジタル画像と上記推定アナログ画像とを周波数空間上で比較することにより、当該推定アナログ画像からデジタル画像への劣化の度合いを定量化した相対的な品質の評価値を計算する評価値計算部と、上記評価値を含むデータ情報を人に対し出力する出力部と、を有すること、を特徴とする検査画像品質評価システム。請求項1記載の検査画像品質評価システムにおいて、前記品質の評価値についての品質のレベルを計算するレベル計算部と、前記レベルを含むデータ情報を人に対し出力する前記出力部と、を有し、前記レベル計算部は、上記評価値を、判定基準情報と比較して上記レベルを判定する処理を行うこと、を特徴とする検査画像品質評価システム。請求項1記載の検査画像品質評価システムにおいて、前記評価値計算部は、前記デジタル画像と推定アナログ画像とを周波数空間で比較して比較値を得る比較部と、前記デジタル画像から品質を表す1つ以上の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記特徴量に重みをつけて加算することにより統合指標値を算出し、当該統合指標値と上記比較値とを統合することで前記品質の評価値として定量化する処理を行う評価値定量化部と、を有すること、を特徴とする検査画像品質評価システム。請求項2記載の検査画像品質評価システムにおいて、前記判定基準情報を事前に設定する前処理部を有し、前記前処理部は、前記対象の画像に関する人による目視の評価値を、前記判定基準情報として設定すること、を特徴とする検査画像品質評価システム。請求項2記載の検査画像品質評価システムにおいて、前記判定基準情報を事前に設定する前処理部を有し、前記前処理部は、前記対象の画像に関する人による目視の評価値を含む教師情報を設定し、前記教師情報を入力として学習処理により前記判定基準情報を生成する学習部を有すること、を特徴とする検査画像品質評価システム。請求項5記載の検査画像品質評価システムにおいて、前記教師情報として、対象のデジタル画像とアナログ画像の組と、それらに対する人の目視による品質のレベルとのセットを入力すること、を特徴とする検査画像品質評価システム。請求項6記載の検査画像品質評価システムにおいて、前記学習部は、前記セットのデータ情報を入力して学習処理することにより、前記レベルの判定のための判定基準情報を生成し、上記学習処理により、前記品質の評価値を統合指標値で算出する場合の特徴量の重みを決定すること、を特徴とする検査画像品質評価システム。請求項1記載の検査画像品質評価システムにおいて、前記検査の対象となる画像は、放射線検出装置からの検出結果をデジタイザによりデジタル化したデジタル画像であり、前記推定アナログ画像のデータを対象として欠陥部を検出する処理を行う検査部を有すること、を特徴とする検査画像品質評価システム。コンピュータの情報処理を用いてデジタル画像の品質を評価する処理を行う検査画像品質評価システムであって、検査の対象となるデジタル画像のデータを入力する入力部と、上記デジタル画像から品質を表す1つ以上の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記特徴量に重みをつけて加算することにより統合指標値を算出し、当該統合指標値をもとに、アナログ像からデジタル像への劣化の度合いを定量化した相対的な品質の評価値を定量化する処理を行う評価値定量化部と、上記品質の評価値を判定基準情報と比較して当該評価値のレベルを判定するレベル判定部と、上記評価値、レベルを含むデータ情報を人に対し出力する出力部と、を有すること、を特徴とする検査画像品質評価システム。コンピュータの情報処理を用いて、デジタイザにより得られたデジタル画像の品質を評価することによりデジタイザの性能を保証する処理を行うデジタイザ保証システムであって、前記デジタイザにより得られたデジタル画像のデータと、前記デジタイザの性能を評価するための評価パターン画像データと、を入力する入力部と、上記デジタル画像のデータから、前記デジタイザによりデジタル化される前のアナログ像を推定して当該推定アナログ画像のデータを得る処理を行うアナログ像推定部と、前記評価パターン画像データを用いた人の目視の評価値を入力して判定基準情報として設定する処理を行う前処理部と、上記デジタル画像と上記推定アナログ画像とを周波数空間上で比較することにより、当該推定アナログ像からデジタル像への劣化の度合いを定量化した相対的な品質の評価値を計算する評価値計算部と、前記品質の評価値を前記判定基準情報と比較することにより前記品質の評価値についてのレベルを判定するレベル計算部と、上記レベルに基づき、前記デジタイザによる画質の劣化度合いを推定し、当該デジタイザの性能の良否を表す指標値を決定し、当該指標値を含む情報を人に対し出力する処理を行うデジタイザ保証部と、を有すること、を特徴とするデジタイザ保証システム。コンピュータの情報処理を用いてデジタル画像の品質を評価する処理を行う検査画像品質評価方法であって、検査の対象となるデジタル画像のデータを入力する入力ステップと、上記デジタル画像のデータから、デジタル化される前のアナログ像を推定して当該推定アナログ画像のデータを得る処理を行うアナログ像推定ステップと、上記デジタル画像と上記推定アナログ画像とを周波数空間上で比較することにより、当該推定アナログ画像からデジタル画像への劣化の度合いを定量化した相対的な品質の評価値を計算する評価値計算ステップと、上記品質の評価値を判定基準情報と比較することにより上記品質の評価値についての品質のレベルを判定するレベル計算ステップと、上記評価値、レベルを含むデータ情報を人に対し出力する出力ステップと、を有すること、を特徴とする検査画像品質評価方法。コンピュータの情報処理を用いてデジタル画像の品質を評価する処理を実行させる検査画像品質評価プログラムであって、検査の対象となるデジタル画像のデータを入力する処理を行うプログラムと、上記デジタル画像のデータから、デジタル化される前のアナログ像を推定して当該推定アナログ画像のデータを得る処理を行うプログラムと、上記デジタル画像と上記推定アナログ画像とを周波数空間上で比較することにより、当該推定アナログ像からデジタル像への劣化の度合いを定量化した相対的な品質の評価値を計算するプログラムと、上記品質の評価値を判定基準情報と比較することにより上記品質の評価値についての品質のレベルを判定するプログラムと、上記評価値、レベルを含むデータ情報を人に対し出力するプログラムと、を有すること、を特徴とする検査画像品質評価プログラム。上述の通り、アナログ像またはデジタル像の品質の評価の例である放射線検査診断等は、人目視検査員や医師等による官能評価であることが多い。特に原子力プラントの配管の検査などにおいては、資格を持った検査員の判定目視判定が絶対である。このため、前述のデジタイザによるデジタル像を用いた検査診断等を行う場合、従来の対象であったフィルム像アナログ像に対してそのデジタル像がどの程度劣化しているかといったことを表す画質の相対値相対的な画質の評価値を自動的に計算定量化出力することで、当該デジタル像が検査診断等に値すべき品質であるかどうか、判定や保証や作業支援等が実現できることが求められている。また特に、上記デジタル像の相対的な画質の評価値の自動的な計算出力を行う場合、及び上記デジタル像を用いた自動的な検査診断等を行う場合には、従来のフィルム像を対象とした人検査員等の目視判定の結果官能評価値、目視感と整合するような結果評価値等が得られることが好ましい。以上を鑑み、本発明の主な目的は、上記デジタル画像を用いた品質評価検査などの技術において、1アナログ像フィルム像に対するデジタル像の品質画質の相対的な評価値などを自動的に計算出力することができる技術、2好ましくは、人の目視の評価値目視感と整合する評価値などを得ることができる技術、を提供することである。これにより、当該デジタル像が検査診断等に値すべき品質であるかどうか、判定や保証や作業支援等が実現できることである。関連して、上記デジタル画像検査画像を用いた自動的な検査診断等を実現できること、特に目視検査の場合と整合するように不良部などを検出できること、デジタイザに関する性能の保証ができること、等である。上記目的を達成するため、本発明のうち代表的な形態は、コンピュータの情報処理を用いてデジタル画像の品質を評価する処理を行う検査画像品質評価システム対応する方法、プログラム等であって、以下に示す構成を有することを特徴とする。0本システムは、デジタイザなどで取得したデジタル画像検査画像の品質を評価する処理を行うシステムであって、アナログ像フィルム像に対するデジタル像の相対的な品質画質の評価値を、人検査員の目視の評価値と整合するように計算出力する処理機能を有する。本システムは、対象となるデジタル画像デジタル像を入力する入力部と、前記デジタル画像から、前記デジタイザなどでデジタル化する前のアナログ画像アナログ像を推定し推定アナログ像データを得る処理を行うアナログ像推定部と、前記デジタル画像と推定アナログ画像から上記相対的な品質の評価値Hを計算する処理部と、前記評価値Hに関するレベルLを決定するための判定基準情報を、人による当該デジタル画像及び対応アナログ画像の目視の評価結果評価値を既知の評価値として設定または学習処理することにより生成する前処理部と、前記評価値Hを前記判定基準情報と比較して前記レベルLを判定するレベル判定部と、上記検査画像デジタル画像または推定アナログ画像を用いて自動的に欠陥の検出などの検査処理を行う検査部と、上記画像データ、評価値H、レベルL、検査結果情報などを人検査員に対し出力処理する出力部と、を有する。前記評価値計算部は、詳しくは、前記デジタル画像と推定アナログ画像とを周波数空間で比較して比較値を得る比較部と、前記デジタル画像から品質や特徴を表す1つ以上の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記特徴量と前記周波数空間上の比較値とを統合して、前記デジタル画像の推定アナログ画像に対する相対的な品質の評価値Hを算出する評価値定量化部とを有する。上記構成により、人の目視感と整合する評価値H、レベルLを得る。1第1方式:本システムは、検査等の対象となるデジタル画像のデータを入力する手段と、上記デジタル画像のデータから、デジタル化される前のフィルム像アナログ像を推定して当該推定アナログ画像のデータを得る処理を行う手段と、上記デジタル画像と上記推定アナログ画像とを周波数空間上で比較例えば差分演算することにより、アナログ像からデジタル像への劣化の度合いを定量化した相対的な品質の評価値Hを計算する手段と、上記評価値Hのデータ情報を人に対し出力する手段と、を有する。上記検査画像は、例えば欠陥などの不良部を検出するために放射線検出装置及びデジタイザにより取得されるデジタル画像である。2また本システムは、上記品質の評価値HについてのレベルL、即ち検査等にあたり人の目視感に基づく判定基準に照らしてどの程度信頼できる値であるかを表すレベルLを計算する手段と、当該レベルLのデータ情報を人に対し出力する手段と、を有する。上記レベルLを計算する手段は、上記評価値Hを判定基準情報人の目視感に基づく設定情報と比較することによりレベルLを判定する。3また特に、上記評価値Hの計算手段は、前記デジタル画像から、例えば分解能,コントラスト,ノイズ周波数などの複数の種類の画質の特徴量を抽出する処理を行う手段と、上記複数の各々の特徴量に重み係数をつけて加算することにより1つの統合指標値を算出し、当該統合指標値と、前記デジタル画像と推定アナログ画像との周波数空間上の比較結果とを統合して、前記品質の評価値Hとして算出する処理を行う手段とを有する。4また、人の目視の評価値と整合するような評価値H、レベルLを得る手段として、人の目視の評価値を反映した判定基準情報を得る前処理部を有する。前処理部は、例えば、人による目視の評価値を事前に判定基準情報として設定する。あるいは、前処理部は、人による目視の評価値を教師情報として学習処理により判定基準情報を生成更新する。特に、評価値Hが人の目視の評価値と整合するような回帰式を事前に決定する学習処理を行うことにより判定基準情報を算出する学習部を有する。前処理部は、例えば、複数のデジタル画像及び対応する複数のアナログ画像と、それらに対する人の目視による評価値とのセットを事前に教師情報として入力する。学習部は、上記セット教師情報の入力から、レベルLの判定のための判定基準情報を生成する。また前処理部は、例えば上記セットを用いて、前記統合指標値を算出する場合の各々の特徴量の重み係数を事前に算出設定する。5第2方式:本システムは、第2方式の検査画像品質評価処理を行う第2方式処理部を有する。第2方式処理部は、デジタル画像検査画像を入力する処理と、デジタル画像から1つ以上の特徴量を抽出して品質評価値H特に統合指標値を計算する処理と、上記品質評価値H及び判定基準情報からレベルLを決定する処理と、レベルL情報を出力する処理と、を行う。6デジタイザ保証方式:本システムは、デジタイザの性能アナログからデジタルへの変換に係わる画質の劣化の度合いを評価し保証する処理を行うデジタイザ保証部を有する。デジタイザ保証部は、デジタイザによるデジタル画像を入力する処理と、デジタイザの性能を評価するための評価パターン画像データを入力する処理と、上記デジタル画像からデジタイザによってデジタル化する前のアナログ像を推定する処理と、前記評価パターンデータを用いた人の目視の評価値を入力する処理と、上記デジタル画像と推定アナログ画像とを周波数空間上で比較することによりアナログ像に対するデジタル画像の相対的な品質の評価値Hを計算する処理と、当該評価値Hを判定基準情報と比較することにより評価値HのレベルLを計算し、当該計算した値H,Lに基づき、デジタイザによる画質の劣化度合いを推定し、性能の良否を表す指標値を決定する処理と、上記性能の良否を表す指標値を含む結果情報を人に対し出力する処理とを行う。本発明のうち代表的な形態によれば、上記デジタル画像を用いた品質評価検査などの技術において、1アナログ像に対するデジタル像の品質の相対的な評価値などを自動的に計算出力することができる。2好ましくは、人の目視の評価値目視感と整合する評価値などを得ることができる。これにより、当該デジタル像が検査診断等に値すべき品質であるかどうか、判定や保証や作業支援等が実現できる。関連して、上記デジタル画像検査画像を用いた自動的な検査診断等を実現でき、特に目視検査の場合と整合するように不良部などを検出でき、デジタイザに関する性能の保証ができる。以下、本発明の実施の形態検査画像品質評価システムなどを図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。以下の実施の形態では、対象として、放射線透過による欠陥検査及びそのデジタル画像を例に説明する。実施の形態1図1~図12では、第1方式の検査画像評価処理を行う。第1方式では、デジタル像からのアナログ像の推定処理を含む。実施の形態1の処理では、デジタル像検査画像の入力、デジタル像の品質の評価値H及びそのレベル値Lの自動的な計算、その結果情報の出力処理、検査画像からの欠陥検出を含む検査処理などを行う。実施の形態2図13では、第2方式特に欧州の規格に対応した方式の検査画像評価処理を行う。第2方式では、第1方式と共通する考え方の処理を含みつつ、デジタル像からのアナログ像の推定処理を含まずに、デジタル像の品質の評価値H及びそのレベル値Lの自動的な計算などを行う。実施の形態3図14のデジタイザ保証方式システムでは、実施の形態1と同様の考え方での評価値Hやレベル値Lの計算処理などを用いつつ、デジタイザの性能を保証するための処理を行う。なお実施の形態1では、推定や評価の対象は、アナログ信号源とデジタイザとを含んだ広く不特定な範囲となる。それに対し、実施の形態3では、推定や評価の対象は、実施の形態1よりも限定された、デジタイザの部分となる。<従来方式アナログ像の目視判定>図15は、前提技術として、従来方式であるアナログ像の目視検査目視判定を行う場合の放射線検査の基本的な流れ概念を示している。放射線検出装置901と、現像部902と、目視検査部903とを有する。放射線検出装置901では、放射線源921から放射線を対象検査対象物922に照射し、透過された結果強度分布を、検出部923放射線専用のフィルムで検出する。検出部923で得られた出力透過像を、現像部902でアナログ像フィルム像A1として現像する。そして、現像後のアナログ像フィルム像A1を対象として、目視検査部903で検査員Uにより目視判定目視検査を行う。これによりアナログ像フィルム像A1から欠陥部などが検出される。また、デジタル像を対象として目視判定する形態の場合は、例えば現像部902からのアナログ像フィルム像A1をフィルムスキャナ等デジタイザでデジタル化したデジタル像を得る。そして目視検査部903で検査員Uにより当該デジタル像を対象とした目視判定を行う。近年、工業製品の非破壊検査、医療現場でのレントゲン診断など、放射線による検査を行う現場では、上記放射線検出装置901の検出部923は、イメージングプレートなどのデジタイザにとって代わり、デジタイザにより検査画像として直接的にデジタル画像を得ることができるようになってきた。このデジタル画像を対象に目視検査を行う場合、現像部902が不要となる。同時に今後は、目視検査部903での人による目視判定が、コンピュータの画像データ処理による自動検査診断等に置き換わることが想定される。一方、デジタイザを用いたデジタル画像による検査では、従来のフィルム像アナログ像に比べてデータ画像の画質が劣化する可能性がある。このため、例えばフィルム像による目視検査からデジタル画像による自動検査へ移行するためには、フィルム像に対するデジタル画像の相対的な画質を定量化し、デジタイザより得られるデジタル画像が、検査等を行う上で必要な品質を保っているかどうかを定量的に評価保証する必要がある。<実施の形態1>図1~図12を用いて、本発明の実施の形態1の検査画像品質評価システム、及び対応する検査画像品質評価方法などについて説明する。[システム]図1で、実施の形態1のシステムの全体構成例、及び検査の基本的な流れなどを示している。なお図1のシステムでは、従来のアナログ像やデジタル像の目視検査の構成や、後述の実施の形態2,3のシステムの機能をも統合したシステム形態即ち各種の方式の検査が可能な形態を示しているが、これらは適宜分離した形態が可能である。本システム全体は、放射線検出装置放射線検査装置101と、現像装置102と、デジタイザイメージングプレート103と、フィルムスキャナ104と、目視検査部105と、PC検査装置1とが接続される構成である。PC検査装置1は、検査SWソフトウェア10を有し、そのソフトウェアプログラム処理により、図1や図4以降に示すような、検査画像品質評価処理、及び自動検査処理などの機能を提供する。PC1は、プロセッサ、メモリ、ディスク、入力装置、出力装置、通信インタフェース装置、バスなどの公知の要素で構成される。例えばプロセッサはディスクから本実施の形態のプログラムをメモリにロードして実行することにより検査SW10を実現する。図1のシステムでは、検査方式として、1アナログ像A1の目視検査従来技術と、2デジタル像D1,D2の目視検査従来技術と、3本検査装置1によるデジタル像D1,D2の自動検査と、が可能である。なおデジタイザとして特にイメージングプレート103の場合で説明するが、フィルムスキャナ104等の他の手段の場合でも同様である。放射線検出装置101は、図15の放射線検出装置901を、デジタル対応に置き換えた構成であり、デジタイザ103に接続される。現像装置102は、図15の現像部902と同様であり、放射線検出結果からフィルム像アナログ像A1を得る。デジタイザイメージングプレート103は、放射線検出装置101に応じたイメージングプレートであり、放射線検出結果からアナログデジタル変換によりデジタル像データD1を得る。なお103は放射線検出装置101内の検出部として構成されてもよい。フィルムスキャナ104は、現像装置102に対応したデジタイザの例であり、フィルム像アナログ像A1を入力しアナログデジタル変換によりデジタル像データD2を得る。目視検査部105は、図15の目視検査部903と同様であり、アナログ像A1やデジタル像D1,D2を対象検査画像として検査員Uの目視判定による検査を行う場合に使用する。検査装置1の検査SW10は、図示する各処理部プログラムモジュール等により各データ情報を処理する。主な処理部として、入力部11、アナログ像推定部12、評価値H計算部13、レベルL計算部14、設定部15、出力部表示部16、検査部欠陥検出部17、第2方式処理部18実施の形態2の機能、デジタイザ保証部19実施の形態3の機能などを備える。また主な処理部を構成する副次的な処理部として、ノイズ除去部21、逆変換部22、FFT部23、比較部24、特徴抽出部25、評価値H定量化部26、レベルL判定部27、前処理部28、学習部29などを有する。記憶部に管理される各データ情報として、デジタル画像データGD31、推定アナログ画像データGA32、周波数スペクトルデータ33、品質評価値H34、品質レベル値L35、判定基準情報36、評価パターンデータ37、検出欠陥情報38、教師情報39などを有する。入力部11は、検査装置1の外部から、デジタル像D1,D2等に対応する、検査対象のデジタル画像データGA31を入力取得する処理を行う。アナログ像推定部12は、デジタル画像データGA31から、元のアナログ画像を推定する処理を行い、推定アナログ画像データGA32を得る。評価値H計算部13は、デジタル画像データGA31と推定アナログ画像データGA32とを用いて、検査対象のアナログ画像からデジタル画像への変換に係わる相対的な品質の評価値Hを計算する処理を行う。言い換えると、H計算部13は、アナログ像GAに対するデジタル像GDの画質の劣化度合いを評価し定量化した値Hを求める。H計算部13は、詳しくは、比較部24、特徴抽出部25、H定量化部26などを用いて実現される。レベルL計算部14は、H計算部13により得た対象画像の品質評価値Hに関する品質レベルLを計算する処理を行う。L計算部14は、詳しくは、レベルL判定部27、前処理部28などを用いて実現される。品質レベルLは、本システムH計算部13で自動的に求めた品質評価値Hに関するレベル判定値であり、検査員Uの目視評価値目視感を反映した判定基準36に照らしたとき、どの程度信頼できるか当該デジタル像が検査に値すべき品質かどうかを表す値である。なお評価値HやレベルLは説明上の呼称であるため適宜言い換え可能である。設定部15は、本システムでの設定情報を検査装置1の表示画面で検査員Uにより入力設定可能とする処理を行う。特に、設定部15は、前処理部28での判定基準情報36またはその生成のための教師情報39などを入力設定可能である。出力部表示部16は、本検査SW10での各種データ情報や処理結果情報などを検査装置1の画面に表示して検査員Uにより確認可能とするといった出力処理を行う。検査部欠陥検出部17は、検査対象の画像データGDまたはGAから、欠陥などの不良部を自動的に検出してその検出欠陥情報38を得る処理を行う。特に、検査部17は、推定アナログ画像データGAを対象として検査処理を行うことができ、これにより検査の高感度化を可能とする。検出欠陥情報38は、例えば対象画像データから公知の画像解析処理等により検出された欠陥領域座標などの情報である。第2方式処理部18は、実施の形態2の機能に対応し、デジタル画像から元のアナログ画像を推定せずに、評価値H及びレベルLなどを計算する、第2方式での処理を行う。実施の形態2では、特に、複数の特徴量特徴抽出部25で算出した値から統合指標値として品質評価値H0を求め、当該統合指標値H0及び判定基準情報36から品質レベルLを決定する。また、第2方式処理部18または設定部15は、統合指標値H0の計算で用いる重み値などを設定する機能も含む。デジタイザ保証部19は、実施の形態3の機能に対応し、上記各処理部、及び評価パターンデータ37を用いて、デジタイザ103の性能アナログデジタル変換での劣化度合いを示すを、前述の評価値H及びレベルLの相当値を用いて計算評価し、当該性能を示す値情報を検査員Uに対し表示する。これにより、検査員Uによりデジタイザ103の性能の良否を容易に判定確認可能としてデジタイザ103の性能を保証する。ノイズ除去部21は、デジタル画像データGDから、ノイズを除去する処理を行う後述、図5等。逆変換部22は、ノイズ除去後のデジタル画像データGD’から、劣化モデル図3に基づく逆演算点像広がり関数PSF逆変換処理、デコンボリューション処理により、デジタル画像の元のアナログ画像を推定して、復元画像に相当する推定アナログ画像データGAを得る処理を行う。FFT部23は、FFT高速フーリエ変換処理を行い、周波数スペクトルパワースペクトルデータ33を得る処理を行う。比較部24は、評価値Hの算出のために、デジタル画像データGDの周波数スペクトルデータ33Dと推定アナログ画像データGAの周波数スペクトルデータ33Aとを比較例えば差分演算する処理を行い図4,図8等、その比較値を得る。例えば、差分演算として、最大周波数の差、差の割合の平均値、などを算出する。特徴抽出部25は、評価値Hの算出のために、デジタル画像データGD及び推定アナログ画像データGAから、1つ以上の種類の特徴量を抽出する処理を行う図図10等。特徴量の種類としては、例えば、パワースペクトルの高周波成分、分散値などや、分解能、コントラスト、ノイズ周波数などがある。評価値H定量化部26は、比較部24の結果比較値や、特徴抽出部25の結果特徴量を用いて、最終的な品質評価値Hを定量化する処理を行い、品質評価値H34のデータ情報として得る図8等。例えば、評価値H定量化部26は、特徴量と周波数スペクトル空間上の比較値を統合した品質評価値Hを算出する。例えば、評価値H定量化部26は、複数の種類の特徴量ないし品質評価値とそれぞれの重み値を用いて統合指標値を算出して品質評価値Hとする図10等。レベルL判定部27は、品質評価値Hないし特徴量と、判定基準情報36とを比較することで、品質レベルLを判定決定する処理を行い、品質レベル値L35のデータ情報として得る図9,図10等。前処理部28は、前処理検査や評価よりも事前の処理により、判定基準情報36品質レベルLの判定のための情報を得る処理を行う図11等。特に、前処理部28は、学習部29を用いて、検査員Uの目視による評価結果官能評価値を既知の評価値として学習させることにより、判定基準情報36を生成する。例えば前処理として、検査員Uにより判定基準情報36を事前に入力設定することができる。また例えば前処理として、学習部29で教師あり学習処理により判定基準情報36を生成するための情報学習用の教師情報39を設定することができる。学習用の教師情報39として、例えば、対応するアナログ画像とデジタル画像の組と、それらを対象とした検査員の目視判定による品質評価値レベル値と、のセットのデータ情報を設定できる。学習部29は、品質評価値Hと、上記セットのデータ情報学習用の教師情報39とを用いて、教師あり学習処理を行い、判定基準情報36を生成更新する処理を行う。学習処理は、例えば、回帰式回帰分析や、SVMSupportVectorMachineなどの手法を適用可能である。本システムでは、上記セット学習用の教師情報39をもとに生成/設定される判定基準情報36として、検査員Uの目視判定による品質評価値官能評価値を反映させる形としている。したがって、本システムで自動的に計算される評価値H及びレベルLについて、人の目視感と整合した値を得ることができる。[アナログ像に対するデジタル像の画質の定量化]図2は、本発明実施の形態で用いる、アナログ像フィルム像に対するデジタル像の画質の定量化の概念について示す。201はアナログ像フィルム像である例えば図1のA1対応。202は対応するデジタル画像である例えばD1対応。フィルム像201に対し、デジタル化の後であるデジタル画像202は、解像度が低下するなどの劣化が生じていると仮定する。203,204は、アナログ像201、デジタル画像202をそれぞれフーリエ変換FFTして得られたパワースペクトル周波数スペクトルである。上記劣化などが生じている場合、デジタル画像は高周波成分が落ちるため、両者のパワースペクトル203,204を比較205することで、アナログ側の203に比べてデジタル側の204の高周波成分がどれだけ減少したかによって定量化が可能となる。しかし、現実には、フィルム像201に対してデジタル処理をしてパワースペクトル203を得ることはできない。これに対し、本発明実施の形態では、デジタル画像202GDから劣化デジタル化前のアナログ像201GAを推定する処理を行うアナログ像推定部12。当該推定したアナログ像GAからは、デジタル処理をしてパワースペクトル20333Aを得ることができる。そして、当該推定アナログ像GAとデジタル画像GDとを周波数空間パワースペクトルで比較205することにより比較部24、アナログ像GAに対するデジタル画像GDの相対的な品質画質を定量化しH定量化部26、品質評価値Hを算出するH計算部13。品質評価値Hの例としては、解像度○、輝度分解能○、最小欠陥検出サイズ○等化といった、アナログ像を100としたときの画質を表す特徴の比率や、検出可能な最小欠陥サイズの比率などがある。[一般的な劣化モデル]図3aは、画像の一般的な劣化モデルを示す。300は、例として2つの楕円形のパターンが撮像されたアナログ像である。301は、アナログ像300のa-b上の断面輝度波形である。302は、アナログ像300がデジタル化される際の劣化の例点像広がり関数変換を示す。302において、アナログ像300に対し点像広がり関数PSF313が畳み込まれること311により、点像のボケが生じ、さらにノイズ314が加算312される。305は、劣化302の後のデジタル像であり、306がその断面輝度波形である。デジタル像305はアナログ像300に比べて解像度が下がっていることを示す。そこで、本発明実施の形態では、図3bに示すように、上記デジタル画像GDについて、上記劣化モデル図3aの逆演算PSF逆変換S14により、アナログ像GAを推定するアナログ像推定部12。図3aの演算モデル劣化モデルをまとめると、[アナログ画像][PSF][ノイズ]→[デジタル画像]である。311は畳み込みコンボリューションを示す。PSFは点像広がり関数の略である。図3bの逆演算モデルアナログ像推定モデルをまとめると、[デジタル画像]-[ノイズ][逆PSF]→[推定アナログ画像GA]である。[第1方式:品質評価値H計算]図4は、実施の形態1第1方式における評価値H計算部13の処理として、図2の画質定量化モデル及び図3bのアナログ像推定モデルに基づく、デジタル画像GDの相対的な画質の評価処理の手順を示すS11等は手順などに対応する。S11は、入力部11により得られたデジタル画像データGDである。S11のデジタル画像GDを入力として、まずS12でノイズ除去部21によるノイズ除去処理を行う。これによりS13でノイズが除去された画像データGD’を得る。次にS14で、ノイズ除去後の画像GD’を入力として、点像広がり関数PSFの逆変換処理デコンボリューション処理を逆変換部22により行う。これによりS15で、推定アナログ画像データGA劣化の無い復元画像を得る。S13~S15の処理はアナログ像推定部12の処理逆変換部22の処理を含むである。S16,S17では、S11のデジタル画像GDと、S15の推定アナログ画像GAとの各々をフーリエ変換FFT処理するFFT部23の処理。S18の33Dはデジタル画像GDより得られたパワースペクトル、S19の33Aは、推定アナログ画像GAより得られたパワースペクトルである周波数スペクトルデータ33対応。そしてS20では、これらのパワースペクトル33D,33Aを比較部24で比較処理することにより、デジタル画像GDの相対的な画質を定量化し、品質評価値Hを得るH定量化部26の処理。S20の比較定量化の一例としては、アナログ側のパワースペクトル33Aの高周波成分に対してデジタル側のパワースペクトル33Dの高周波成分がどこまでカットされたかで評価する。または、それぞれのパワースペクトルの分散値各周波数に対するパワーの分散値の比で評価する。更には、その両者の重み付き線形和で評価してもよい。いずれにせよ、パワースペクトル33から1つ以上の特徴量を算出し特徴抽出部25の処理、それらを統合した値で評価することで、最終的な品質評価値Hを得る。算出された品質評価値Hを含む情報は出力部16により出力処理される。[ノイズ除去]図5は、S12のノイズ除去部21によるノイズ除去処理の例を示す。ここではノイズとしては白色ノイズを仮定している。図5aで、500はノイズの無い画像のパワースペクトル、501は白色ノイズのパワースペクトルである。白色ノイズのパワースペクトルは全周波数領域で一定となる。502は白色ノイズ501が付加加算された画像のパワースペクトルである。501のノイズ成分の分だけ、全周波数領域でオフセットが加算される。従って、白色ノイズを除去するためには、そのオフセット量を減算すればよい。図5bで、ノイズを除去したい対象の画像503GDに対し、S12のノイズ除去の手順では、まずS501でフーリエ変換FFT処理しFFT部23、パワースペクトルを得る。そしてS502で、全周波数領域から一定のパワー設定値511を減算し、ノイズの除去された画像504GD’を得る。ここで、511として減算するオフセット量は、ある程度、ノイズがモデル化可能であれば事前にセットしておく。不明な場合は、得られたパワースペクトルから下位Nの値をオフセット値とする等、統計的に求めてもよい。また、ノイズとしては上記の白色ノイズに限定する必要は無く、画像取得時の特性によりそのモデルが既知であれば、その部分を除去すればよい。[アナログ像推定]以上図5の通りにノイズを除去した後、本発明実施の形態では、画像の劣化度を推定し、画像アナログ像を復元推定するアナログ像推定部21。ここでは、画像劣化ボケの要因となる点像広がり関数PSFをガウス関数と仮定する。画像の劣化は、下記の式1の通り、平均0、分散σ2の2次元ガウス関数が畳み込まれることによって生じる。ただし、式1におけるfは劣化前の画像、Gは2次元ガウス関数下記の式2である。ここで、上記のσが大きいほど、入力画像fの解像度劣化は激しくなる。また、劣化が激しくなるほど、そのパワースペクトルは高周波成分が落ちることになる。図6は、その作用PSFと画像劣化の関係を示す。第1ケースにおいて、601は、入力画像である劣化前の画像f、602は、分散σ1の点像広がり関数PSF式2、603は、劣化後の画像、604は、劣化後の画像603のフーリエ変換FFT後のパワースペクトル分散V1である。同様に、第2ケースにおいて、605は、分散σ2の点像広がり関数PSF、606は、劣化後の画像、607は、劣化後の画像606のフーリエ変換FFT後のパワースペクトル分散V2である。σ1≪σ2の場合σ1よりもσ2の方がずっと大きい、入力画像601に対し、劣化は603よりも606の方が大きく、パワースペクトルの分散は、反対にV1≫V2となることを示している。これらのこと第1、第2ケースから、608に示すような関係式が成り立つ。すなわち、横軸をPSFの分散σi、縦軸をPSFにより劣化した画像のパワースペクトルの分散Viとすると、Viはσiが大きくなるにつれて減少する。この関係式608を算出することで劣化後画像デジタル画像GDから劣化前画像アナログ画像GAを復元推定することが可能となる。例えば、Viとσiが線形の関係にあれば、下記の式3の係数a,bを決定する。上記の係数a,bは、シミュレーションをベースに求めてもよいし、事例実際に何点かのPSFとそれにより得られる劣化後画像のパワースペクトルの関係から算出する等により求めてもよい。[PSF逆変換によるアナログ像推定]図7は、アナログ像推定部12逆変換部22の処理として、図4のS14の点像広がり関数PSF逆変換によるアナログ像推定画像復元処理の例を示す。上述の通り、点像広がり関数PSFはガウス関数を仮定する。700は、復元対象となるデジタル画像GD’である。アナログ像推定部12逆変換部22では、700GD’に対し、まずS701でフーリエ変換FFT処理しFFT部23、パワースペクトルを得る。次にS702でパワースペクトルの分散を抽出する。分散、即ち周波数成分の広がりを抽出することで、画像700GD’の劣化の度合いを得る。分散の演算方法の例として、下記の式4のVを求める。なお式4で、ω:各周波数、μ:平均周波数、Sx:各周波数ωのパワースペクトルである。1222は、上記分散Vを、x方向、y方向の周波数それぞれより算出し、その二乗和をパワースペクトルの分散とする。本演算は、周波数成分の広がりを表す要素の一例であって、他の演算方法で定義してもよい。次にS703で、1222は、上記抽出された分散値に応じて、点像広がり関数PSFを算出する。実際にはPSFをガウス関数と仮定しているので、そのσを算出すればよい。このPSFの算出方法の一例としては、S705に示す事前のキャリブレーションがある。例えば、基準のゲージ評価パターンデータ37などを対象として撮像した画像に対し、σの大きさをいくつか変えたσ1,σ2,......のガウス関数を畳み込み、そのパワースペクトルV1,V2,......を得る。これらを図6の608のように関数にあてはめて関係式を推定しておく。1222は、このような事前のキャリブレーションS705により推定した関係式608を用いて、点像広がり関数PSFのσを算出する。そして、1222は、そのσを用いて、S704で、畳み込みPSFの逆変換を行うことにより、復元画像である推定アナログ画像データ701GAを得る。以上のように、白色ノイズを仮定したノイズの除去図5と、ガウス関数を仮定した点像広がり関数PSFの推定図7により、アナログ像GAを推定する。なお上記のアナログ像の推定の手法に限らず、他の手法の組み合わせであっても構わない。例えば、基本的なデコンボリューション法として、ヤコビ法、フーリエ変換法などを用いてもよい。評価したいデジタル画像からアナログ像を推定するアプローチをとり、それらを比較することでデジタル画像の品質を定量化することが本発明の範囲である。[比較処理]次に、図8を用いて、比較部24を用いたデジタル画像GDと推定アナログ像GAとの比較処理図1のS20の一例を説明する。図1のS20では、両画像GD,GAのパワースペクトル33D,33Aの違いによって、アナログ像に対するデジタル像の劣化度合いを評価している。図8で、800は上述の通りデジタル画像GDから推定したアナログ像GAを示す。801はデジタル画像GDを示す。80233A,80333Dは、800GA,801GDの画像をそれぞれフーリエ変換FFT処理しS17,S16、得られたパワースペクトルである。これら802,803に対し、S801の比較部24の処理において、まずS801の差分演算で差分比較値804を求める。そしてS802で、H定量化部26の処理により、差分比較値804から、アナログ像GAに対するデジタル画像GDの品質評価値H最終的には1つ。例えば後述の統合指標値H0を算出する。なおここで、手法機能に応じて、評価値Hは、1つに限らず、2つ以上、算出することができる2つ以上を算出する場合、区別のため、特徴量と称する。評価値Hの算出方法の一例として、下記の式5の通り、最大周波数の差である。評価値Hの別の算出方法の例として、下記の式6の通り、アナログ像に対する、差の割合の平均値である。式5,式6の評価値Hの算出例のいずれかでもよいし、両者を統合して算出してもよい。また別の品質評価値を算出してもよい。ここで、これらの評価値Hは、従来は目視検査の対象となるフィルム像に対するデジタル画像の品質の劣化度である本実施の形態ではGAに対するGDの劣化度。このため、この劣化度評価値Hであれば当該画像の検査を行う上で問題無いといったことを確認するためのレベルLその判定については、用途などに応じて検査員Uの目視判定による評価値レベルと整合させる必要がある場合もある。この整合が必要な場合用途に対応して、本発明実施の形態では、以下に詳述するように、検査員Uの目視感と整合する評価値HレベルLを計算出力することが可能な構成である。[目視感と整合する値H,Lの計算処理]図9は、更に、H計算部13、L計算部14などによる処理として、前述のデジタル画像GDから計算される品質評価値Hについての品質レベルLの判定について、検査員Uの目視感と整合するように値Lを決定する処理の流れを示す。S900で、H計算部13H定量化部26または特徴抽出部25は、図4等の例に従い、入力のデジタル画像GDをもとに、1つ以上の品質評価値Hないし特徴量を算出する。例えば、まず評価対象のデジタル画像GDが入力されると、H定量化部26または特徴抽出部25では、アナログ像を推定するために、ノイズを除去し前記S12、ノイズ除去後のデジタル画像GD’について、点像広がり関数PSFの推定と逆変換の処理によりアナログ像GAを推定する前記S14。次に、推定アナログ像GAに対するデジタル像GDの品質評価値Hを、両者のフーリエ変換FFT後のパワースペクトルの比較により算出する前記S20。この評価値Hはデジタル画像GDの特徴量を示す。ここでは、複数の特徴量を1つの値に統合したものを評価値Hと称す。S901では、L計算部14L判定部27は、上記の評価値H特徴量を、事前に設定してある判定基準36と比較し、S902で、当該判定基準36に基づいて、デジタル画像GDの評価値HについてのレベルLを決定判定する。検査員Uは、出力部16により出力処理される上記結果情報H,Lを参照して、品質判定当該デジタル画像GDを検査に用いて問題無いかといった判断確認をすることができる。評価値Hは上述の通り、画像の品質を示す特徴量計算値そのものであり、品質Lは評価値をより粗く量子化した値であり、検査員の目視感との整合が可能な値、すなわち、人間の評価分解能と同程度の値となる。一例としては、OKNGのように2値であってもいいし、悪普良のように3値でもいいし、レベル1レベル2レベル3......といった多値であってもいい。[レベル判定処理]図10は、上述のレベルL判定等に関する具体的な概念処理例を示す。なおここおでは評価値Hとして複数の特徴量例:2種類:A,Bを抽出して統合評価値0を計算してレベルLを判定する場合で説明するが、1つの評価値特徴量を対象としてレベルLを判定する形も可能である。図10で、1000は、ある撮像条件で撮像して得られたデジタル画像GDである。このような画像GD1000がH計算部13H定量化部26または特徴抽出部25に入力されると、まず当該画像の各々について品質評価値Hを算出する。ここでは、特徴抽出部25により、2つの異なる種類の評価値特徴量A,B例えば、パワースペクトルの分散値やMTF値などを算出する。一方、前処理部28において、事前に、画像GD複数枚に関する検査員Uの目視による評価値に基づく判定基準36を決定設定しておく。1002は、上記2つの評価値特徴量A,Bに基づいて決定した判定基準36の例を示す。特徴量A,Bを軸とする2次元の特徴空間において、各レベルLの取り得る範囲が判定基準情報36例えば閾値の直線として設定されている。本例では、IFThA1<A≦ThA2ANDThB1<B≦ThB2THENLevel1、といったように、閾値ThA1等でレベルL例えばLevel1,Level2,......等の範囲が決定可能となるように、各レベルLの範囲を、各軸に平行になるように矩形で区切った判定基準36を示している。そして、この各レベルLの範囲が設定された特徴空間上で、デジタル画像GD1000から算出した評価値特徴量A,Bがどこに位置するかによって、1000のレベルLを決定するレベル判定部27、図9のS902、図10の1003。1002では、デジタル画像GD1000から算出した評価値A,Bが例えばLevel3の領域内に位置することを示しており、この場合、レベルLがLevel3に決定される1003。上記例では、判定基準36を特徴軸に平行な直線で区切った矩形領域で示したが、特徴軸に対して傾きをもった直線で区切ることも可能である。また直線ではなく、特徴空間上で各評価値の領域を曲線で区切ることも可能である。また、領域の設定は、設定部15の処理で、IFThA1<A≦ThA2ANDThB1<B≦ThB2THENLevel1、といった論理における閾値ThA1,ThA2,ThB1,ThB2等を、ユーザUの入力により受け付けて、判定基準情報36として設定することもできる。本発明において品質評価値HのレベルLを決定するための判定基準36は、上記例図10の2次元の特徴空間での設定に限らず、より高次元の特徴空間においても設定可能である。例えば3種類の評価値特徴量を用いた3次元の特徴空間において設定してもよく、その場合、判定基準36は、平面、曲面で設定可能である。さらにより高次元の特徴空間においては、判定基準36は、超平面、超曲面となる。ただこの場合、ユーザUが複数の特徴軸に対して閾値などを設定するのは困難である。この点、本発明実施の形態では、以下に説明するように、教師あり学習による判定基準36の自動設定機能を有する。これにより判定基準36の設定が容易である。なお本システムでのレベルL判定の機能は、上記構成例のように検査員Uの目視判定の評価値それに基づく判定基準情報36と整合させたレベルLを判定する場合と、検査員Uの目視判定の評価値とは独立で自動的に数値計算でレベルLを判定する場合判定基準情報36に検査員Uの目視判定の評価値を反映しない場合と、のいずれも可能である設定部15で選択可能。[前処理、学習処理]図11は、前処理部28による前述のレベルL判定のための判定基準36を設定する処理例を示す。特に、学習部29を用いて、検査員Uであるユーザの観点目視判定の官能評価値を反映するように判定基準36を学習処理で自動的に生成する処理例を示す。1100は、対象のアナログ像フィルム像例えばA1であり、1101は、それA1をデジタル化して得られたデジタル画像D1のデータGDである。1100と1101の組は複数を使用する必要がある。S112は、検査員Uが目視検査部105でアナログ像1100に対するデジタル像1101のレベルLを、目視判定により得る処理手順を示す。S112の当該デジタル画像1101とその目視判定によるレベル値とのセットのデータ情報を、学習部29の教師あり学習処理での教師情報39として使用する。まず、レベルLが既知である画像、即ち教師付きのデジタル画像1101から、前述の通り図8のS20等と同様、H計算部1326,25により1つ以上の品質評価値特徴量1103を算出するS111。この処理を、前述の各レベルLを網羅するような複数のセットで繰返し、複数かつ様々なレベルに対応する品質評価値特徴量を算出する。そして、当該デジタル画像から算出された各品質評価値特徴量1103と、それに対応するデジタル画像の目視判定によるレベル値とのセット教師情報39を、学習部29において学習させる処理S114により、判定基準情報36を生成出力する。この学習は、回帰式回帰分析や、パラメトリックな手法、ノンパラメトリックな手法など、各種の一般的な識別器を使用することができる。その一例としては、サポートベクターマシンSVMがある。また、上記学習処理S114は、非学習の単純な設定とすることも可能である。例えば前処理部28/設定部15からユーザU入力により判定基準情報36を設定可能である。以上の通り、本システムでは、各デジタル画像GDのレベルLを、検査員Uなどのユーザの目視判定の評価結果を教師情報39として学習処理し、判定基準36を生成し設定する。これにより、本システムで自動的に計算されるレベルLについて、実際の検査員Uによる目視評価結果と整合のとれた値を得ることができる。[検査処理]図12は、実施の形態1における検査部17による欠陥検出処理を示す。検査対象画像としては、上記評価対象としたデジタル画像データGD、及び推定アナログ画像データGAのいずれを用いることも可能である。特に推定アナログ画像データGAを対象として高感度化検査が可能である。検査員Uは、本検査装置1の検査SW10を用いて、表示画面で情報を参照しながら、検査を実行命令等することができ、例えば検査の結果の検出欠陥情報38欠陥領域などを画面で確認することができる。まずS120で、入力部11などにより検査対象の画像、ここではまずデジタル画像データGDを取得する。この段階で当該画像GDは理想像アナログ像に対して劣化がある。このためS121で、前記S12,S14のように画像復元アナログ像推定を行って理想像アナログ像を推定し、推定アナログ画像データGAを得る。そしてS122で、推定アナログ画像データGAを対象として、検査部17による検査処理高感度化検査を実行する。検査処理の内容としては、公知の画像解析処理などにより欠陥部に相当する領域や座標を検出し、結果を検出欠陥情報38として記憶部に記憶する。またS123で、出力部17により、対象画像とともに検出欠陥情報38を検査装置1の画面に表示する。[効果等1]以上、実施の形態1により、検査員Uが対象物のフィルム像もしくは対象物そのものを直接的に目視で観察するのと同様の画像をアナログ像推定処理12により取得し、かつ、その推定アナログ画像GAに対するデジタル画像GDの品質劣化度合いについて、検査員Uの目視評価結果を既知の評価値として反映した情報39から生成した判定基準36を用いて画像の品質レベルLを判定する。これにより、検査員Uの官能評価値と整合のとれたレベル値Lを得ることができる。また上記推定アナログ画像GAを用いることで、高感度な検査が可能である。また、目視感と整合させるための判定基準36の設定手段を備えることにより、最終的な品質の事前予測が可能となる。上記第1方式として、デジタル画像の品質を、アナログ像GAの推定とそれに対する劣化度によって判定する構成例を示した。これに対し、以下に示すように、本発明では、実施の形態2第2方式として、アナログ像GAを推定せずに品質レベルを判定することを可能とする。<実施の形態2>図13を用いて、本発明の実施の形態2のシステム、方法等について説明する。基本構成は実施の形態1と同様図1等であり、異なる要素として、第2方式処理部18での処理を行う。第2方式では、デジタル画像GDのレベルL判定の別の例を示すものである。[第2方式処理]図13は、第2方式処理部18による品質評価値H及びレベルL決定処理を示す。1301は、評価対象となるデジタル画像GDである入力部11から入力処理。S131では、第2方式処理部18は、例えば特徴抽出部25を用いて、デジタル画像GD1301から、品質を決めるための特徴量を抽出する。画質を表す特徴量の例としては、解像度MTF、コントラスト、SN比、ウィナースペクトルノイズ周波数などがあり、ここではそれらを用いるが、それ以外でもよい。S131で例えばそれら複数の種類の特徴量A,B,C......を抽出するとする。S132では、S131で算出した1つ以上の特徴量に対し、判定基準36に基づいてレベルLを決定する。前述図10の通り、複数の特徴量を用いて多次元の特徴空間における判定基準36に基づいてレベルLを決定することも可能であるが、ここS132では、複数の特徴量A,B,C......から1つの統合品質評価値統合指標値H0を算出して一次元でレベル判定する処理例を示す。この算出の一例としては、下記の式7の通り、各特徴量f1f2にそれぞれ重みabを付けた線形和によって統合品質評価値H0を算出する。式7で、重みabは、図11で説明した通り、学習機能学習部29の学習処理、例えば回帰式などを用いて事前に決定設定する。もしくは、設定部15を用いて、ユーザUからの設定情報を受け付けることも可能である。そしてS133で、第2方式処理部18は、事前に設定済みの判定基準36に基づき、上記の統合品質評価値H0から品質レベルLを決定する。1302は、各デジタル画像GDについて、横軸にS132の統合品質評価値H0、縦軸にS133の品質レベルLをとった散布図である。散布図中のステップ状の線が、事前に設定された判定基準36である。上記判定基準36は、例えば、事前に、デジタル画像GDからS131,132により算出される値とそれに対応する検査員Uの目視判定の評価結果デジタル画像に対するレベルを教師情報39として与えて、1302のような散布図を作り、SVMなどの識別器を用いた機械学習により算出する。上記処理例では、画質を表す特徴量として解像度MTFなどを用いる例を述べたが、図8で示したように、推定アナログ画像GAとのパワースペクトルの比較から算出される特徴比較値も加えて統合的に判定することも可能である。つまり、品質評価値Hは、評価対象となるデジタル画像GAのみから算出するもの、推定アナログ画像GAとの比較で算出するもの等、様々に可能であり、それら1つ以上の品質評価値ないし特徴量を用いてデジタル画像の品質を保証するためのレベルLを判定すること等が本発明の範囲である。[効果等2]以上、実施の形態2により、実施の形態1と同様の効果が得られる。<実施の形態3>図14を用いて、本発明の実施の形態3のシステム、方法等について説明する。基本構成は実施の形態1と同様図1等であり、異なる要素として、デジタイザ保証部19での処理を行う。[デジタイザ保証]図14は、前述実施の形態1の画像品質評価と同様の処理に基づいて、デジタイザ103の性能の保証を行う場合の処理の流れを示す。例えば各種のフィルム像A1をフィルムスキャナ104などのデジタイザを用いてデジタル画像化する際、そのデジタイザの性能が問題ないかどうかを保証する必要がある場合がある。本発明実施の形態3では、特定の評価用のフィルム像評価ゲージ対応する評価パターンデータ37を用いて、デジタイザの性能の保証のための情報を計算出力する処理を行う。以下では、図1のデジタイザ103イメージングプレートを対象とした例で説明する。140は、評価パターンデータ37評価ゲージである画像データの一例である。この画像データは、例えば、モノクロで規則的に各角度の線が含まれている。これ以外でも様々な周波数を持つパターン評価しやすい情報が含まれていればよい。まずS141で、評価対象となるデジタイザ103による評価パターンデータ37130の入力に対応したデジタル画像GDを取得する。ここから、S142では、図1のS12,S14と同様の処理により、画像復元アナログ像推定を行い、推定アナログ画像データを得る。S143で、推定アナログ像GAとデジタル画像GDとを比較し、デジタイザ103による、アナログ像に対するデジタル画像の劣化度前述のH,L相当を推定評価する。そしてS144のデジタイザ保証処理では、上記の劣化度から、デジタイザ103から取得されたデジタル画像GDが検査に耐えうる品質を保っているか否かをレベル判定する。または、解像度X劣化といった定量値を算出することで性能を評価する。上記S143で劣化度を推定するための基準としては、S145で、評価パターンデータ37のデジタル画像とそれを検査員Uによる目視で照合判定することで設定した劣化度とのセットを事前に入手して機械学習などによって当該基準情報を設定する前述の前処理に対応する。[効果等3]以上、実施の形態3では、更に、品質評価値H、レベルLに相当する性能指標値を用いて、デジタイザ103の性能を保証することが可能となる。これにより、デジタイザ103の管理、機差の調整などが実現できる。以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。例えば、上述した放射線透過によるフィルム像より取得したデジタル画像の品質評価の形態に限らず、液晶パネルや有機ELパネルなどのフラットパネルの画質検査にも同様に適用可能である。また、第1方式のようにデジタル画像から推定したアナログ画像と、第2方式のようにアナログ像を推定しない場合のデータとを組み合わせて品質を判定する形態なども可能である。"