1.一种基于H2/H∞混合滤波的静态PET图像重建方法，包括以下步骤：

（1）通过数据采集及校正，得到系统的观测数据，建立相应的状态空间模型； （2）基于状态空间H2滤波方法重构放射性浓度分布； （3）基于状态空间H∞滤波方法重构放射性浓度分布；

（4）提出H∞型的判别准则，若基于H2滤波的浓度重构结果满足H∞型的判别准则，最终将基于H2的滤波结果进行图像重建；否则，基于H2、H∞滤波的加权结果进行图像重建。

2.根据权利要求1所述的PET图像重建方法，其特征在于：步骤（1）建立了如下的状态空间模型 其中，t表示时间；y(t)是经过噪声矫正后得到的正弦图数据；D为系统矩阵，表示人体内放射性浓度与PET扫描之间的投影关系；A是状态转移矩阵；x(t)为放射性浓度分布，即需要重建的对象；v(t)是过程噪声；e(t)为数据采集并经噪声矫正后残留的噪声；v(t)，e(t)相互独立且服从均值为0、方差分别为Q、R的正态分布，即考虑到实际操作中无法确知噪声的真实统计特性Q、R，同时作出合理假设，有限时间内噪声能量有界。

3.根据权利要求1所述的PET图像重建方法，其特征在于：步骤（2）根据下列方程得到基于H2滤波的重建结果： K1(t)=P1(t)DT(DP1(t)DT+R)-1 (3)

其中，K1(t)为t时刻的H2滤波增益矩阵， 为t时刻放射性浓度的滤波重建值， 为放射性浓度的滤波初始值，y(t)为可测得的校正后的正弦图数据，P1(t)为放射性浓度的预估误差协方差阵，P1(0)为初始放射性浓度的预估误差协方差。迭代从初始值P1(0)出发，结合量测值y(t)，经过t次迭代，最终得到放射性浓度分布的估计值。

4.根据权利要求1所述的PET图像重建方法，其特征在于：步骤（3）根据下列方程得到基于H∞滤波的重建结果： T T -1

K2(t)=P2(t)D(I+DP2(t)D) (7)

其中，K2(t)为t时刻的H∞滤波增益矩阵， 为t时刻放射性浓度的H∞滤波重建值， 为t时刻放射性浓度的H∞预估重建值， 为放射性浓度的H∞初始预估值，y(t)为可测得的校正后的正弦图数据，P2(t)为空间浓度的H∞预估误差协方差阵，P2(0)为初始空间浓度的H∞预估误差协方差阵，γ是给定的噪声抑制参数。迭代从初始值 P2(0)出发，通过量测值y(t)，经过t次迭代，最终得到放射性浓度分布的估计值

5.根据权利要求1所述的PET图像重建方法，其特征在于：步骤（4）中考虑到实际操作中很难准确选取PET系统噪声参数、但仅考虑噪声能量有界又可能导致估计结果的保守性；因此，结合H2、H∞滤波重构各自的优势，提出了判别准则J(t+1)≥0 (10)其中， 并根据判别准则按如下方式给出放射性浓度的最终重建结果： b(t)=[γ2I-(P2(t)-1+DTD)-1]-1 (15)

即先判断不等式（10）是否成立；如果成立，则得到最终的放射性浓度重建结果 否则，根据(13)(14)(15)计算θ值，对两种滤波重建结果进行加权，得到最终的放射性浓度重建结果