拉曼光谱成像技术作为表征化学和生物信息的一种有力工具,已被广泛应用于生物医学等领域。然而由于拉曼信号较弱,扫描时间较长,严重限制了它的发展。目前,多通道拉曼成像技术作为一种新型拉曼成像技术是解决这一问题的有效途径之一。它通过多个通道同时获取整个成像区域的部分拉曼信号,其中,拉曼光谱快速重建是多通道拉曼成像的关键技术之一。此外,由于系统本身的复杂性导致在实验过程中常引入噪声等非线性因素,而传统的算法在解决非线性问题时往往不能获得较好的重建效果。为解决以上问题,本文基于该系统的特点,展开相关的拉曼信号处理算法的研究,并搭建多通道成像系统和编写配套的信号处理软件。本文的主要工作内容如下:提出一种基于中值滤波和非均匀B样条的荧光背景扣除算法。该方法首先对光谱数据进行平滑预处理,然后通过差分计算、设置阈值和加窗处理自适应地选取光谱数据的内节点,最后通过中值滤波和非均匀B样条算法对光谱数据进行基线拟合,从而达到扣除荧光背景的目的。该方法具有良好的灵活性和普适性,且荧光背景扣除效果优于传统算法。提出一种基于多项式核偏最小二乘的拉曼光谱重建算法。该方法首先通过计算相似度因子自适应优化训练样本,然后引入核函数对多通道响应矩阵进行非线性映射,并通过偏最小二乘法建立高维响应矩阵与完整拉曼光谱之间的对应关系,最后采用建立的系数矩阵实现拉曼光谱重建。该方法适用于非线性系统下的拉曼光谱重建,且重建效果良好。提出一种基于高斯核主成分分析的拉曼光谱重建算法。该方法首先引入高斯核函数将优化后的标定拉曼光谱数据集映射至高维特征空间,然后通过主成分分析对映射后的数据集进行降维并提取基函数,最后通过伪逆法求得与多通道测量值相对应的基函数系数,从而实现拉曼光谱重建。相比传统算法,该方法能够有效降低非线性因素对拉曼光谱重建的影响,且准确性和鲁棒性有较大的提升。搭建四通道拉曼光谱成像系统并编写配套的信号处理软件。该软件通过C#和MATLAB混合编写,并对本文所提的重建算法和荧光背景扣除算法进行集成。该软件能较好地实现多通道数据读取、光谱重建、拉曼成像等功能,且能与搭建的系统有效地进行联用。