正电子发射断层扫描技术(Positron Emission Tomography,PET)是现代医学影像学的重要成像手段之一,它从活体生物分子水平上,用三维图像的方式反映生物体特定部位机体功能的变化。特别地,在目前PET研究领域的流行方向——用于小动物研究的平板PET的研制开发的背景下,本文对与平板PET系统图像重建密切相关的晶体区域映射图的自动识别的处理做了初步的探讨,完成了以下工作:采用目前常用的灰度调整,直方图均衡,空间域滤波等较成熟的图像增强方法对图像进行预处理,用流行的形态学手段提取目标,再采用聚类算法分割图像。其中,针对晶体区域映射图的特殊性,采用了K-均值聚类算法对图像进行分割,取得优于传统阈值分割的效果,并在此基础上分析了聚类算法存在的问题,以及聚类算法对晶体区域映射图处理上的影响,并给出了解决办法。对分割后的图像进行滤波处理,有效去除了分割后的散粒噪声,最后运用重心法完成了对晶体区域映射图的识别。以面向工程的出发点选择算法,设计了晶体区域映射图的系统功能,运用Microsoft Visual C++的软件开发平台,用C++编程实现了各算法功能,晶体区域映射图的识别工作取得了一定的效果,为实现高空间分辨率的平板PET做了一些铺垫性工作。