高时空分辨动态拉曼成像系统是基于“原位电化学”动态监测要求而设计的显微拉曼成像系统。为了提高系统检测灵敏度,必须采用信号处理的办法来对实测的光谱进行优化。在拉曼成像上,为了提高时间分辨率,常常需要采用较短的扫描时间。在这种条件下,为了实时获得更为精细的拉曼图像,必须发展计算量小,处理速度快,能够显著提高拉曼图像质量的快速拉曼成像算法。本文基于该系统特点,展开了相关信号处理算法的探索,并编制配套的信号处理软件。本文的主要工作如下:(1)提出对于该系统扫描成像拉曼光谱数据的单点光谱基于匹配追踪的拉曼光谱信号重构算法。该算法基于匹配追踪的思想,实现了拉曼光谱的去基线、去噪目的,获得了良好的效果。该算法首先通过阈值循环迭代算法在平均谱上标记出局部极值点,并据此将噪声谱划分为有信号和无信号波段;然后在有信号波段利用稀疏逼近的办法,寻求真实拉曼信号的稀疏逼近;最后重构出整个信号。(2)提出2种适用于该系统的快速拉曼成像算法:基于特征峰稀疏逼近(CPSA)思想的快速拉曼成像算法,基于FFT和IFFT的快速拉曼成像算法。两种算法均为单变量的快速拉曼成像方法,能实现比传统算法更好的成像结果,并且计算量较少,成像速度快。(3)利用MATLAB和C#混合编程的办法,编制友好的人机界面,实现拉曼光谱的基线校正、去噪、快速拉曼成像等功能。本文对基于匹配追踪的拉曼光谱信号重构算法的有效性进行了实验验证,并且和传统算法进行了对比。本文采用了具有清晰结构的镀金硅片实验数据分别验证了基于稀疏逼近思想和基于FFT和IFFT的快速拉曼成像算法,且创造性地提出了相应的拉曼图像质量评价方法。