1.一种图像重建方法，其特征在于，包括：
通过MR扫描获取扫描对象的MR图像；
建立MR图像和CT图像之间的联合字典，并在图像重建时将所述联合字典分为MR子字典和CT子字典；
使用所述MR图像通过查询所述MR子字典获得对应的稀疏解；
以所述稀疏解通过CT子字典获得所述MR图像对应的CT估值图像；
利用所述CT估值图像，生成对应的初始衰减图像；
通过PET扫描获取所述扫描对象的PET放射数据；
利用所述PET放射数据和所述初始衰减图像，迭代地重建所述扫描对象的PET放射图像和衰减图像。
2.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述建立所述MR图像和CT图像的联合字典，包括：通过训练集的学习，获取所述MR图像和CT图像的联合字典，所述训练集包含多对在空间上配准的MR图像块和CT图像块。
3.根据权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，部分MR图像块之间具有重叠区域和/或部分CT图像块之间具有重叠区域。
4.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述稀疏解中非零值的个数为3个。
5.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，利用所述CT估值图像，生成对应的初始衰减图像包括：
根据CT图像的CT密度与γ射线的衰减系数之间转换关系，获取两条分段的直线；
获取所述CT估值图像的密度分布；
通过所述CT估值图像的密度分布查询所述两条分段的直线，获取用于PET图像重建的衰减图像的衰减系数分布；
根据所述用于PET图像重建的衰减图像的衰减系数分布获取所述初始衰减图像。
6.根据权利要求5所述的图像重建方法，其特征在于，所述CT图像的CT密度与γ射线的衰减系数之间转换关系，包括：
当CT图像中CT密度低于水，则用水-空气模型表示对应γ射线的衰减系数；当CT图像中CT密度高于水，则用水-骨模型表示对应γ射线的衰减系数。
7.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用所述PET放射数据和所述初始衰减图像，迭代地重建所述扫描对象的PET放射图像和衰减图像，包括：采用有序子集法，利用所述PET放射数据和所述初始衰减图像，迭代地重建所述扫描对象的PET放射图像和衰减图像。
8.根据权利要求6所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用所述PET放射数据和所述初始衰减图像，迭代地重建所述扫描对象的PET放射图像和衰减图像，包括：通过建立与迭代重建得到的衰减图像与所述初始衰减图像之间的差值正相关的惩罚函数，利用所述PET放射数据和所述初始衰减图像，迭代地重建所述扫描对象的PET放射图像和衰减图像。