噪声和荧光背景是拉曼光谱采集过程中面临的主要挑战,这使得拉曼光谱分析及成像变得十分困难。本文提出一种基于小波理论的拉曼光谱预处理算法,该算法包含去噪和基线校正功能,可自动完成对拉曼光谱的前期处理。首先,我们对传统的尺度相关性去噪法进行改进,完成拉曼光谱的去噪。之后对信号进行基线校正,分五个步骤:1)谱峰位置的检测;2)基于Haar小波进行连续小波变换,完成二阶导数的近似计算,进而将谱峰区域和背景区域分离;3)从谱峰密集区域(Peak Intensive Area,PIA)中估计阈值,用于进一步的谱峰识别;4)对谱峰端点、谱峰及谱峰位置进行修正;5)去除背景后,对谱峰端点进行二次修正。将该方法用于模拟拉曼光谱与实验获取的拉曼光谱进行处理,得到了很好的去噪效果与良好的背景校正性能。此外,该预处理算法几乎不需要人为干涉,便可自动完成去噪和去背景处理。拉曼成像是基于拉曼技术的样品分析过程中一个非常重要的环节,对检测区域内某种物质成分的浓度、分布以及变化情况都有着较为完整的统计与描述。目前大多数拉曼成像系统是基于点扫描模式,为了节约扫描时间,保证在扫描过程中测量环境及样品的一致度,通常尽量减少扫描点。但这也导致实验获得的拉曼成像含有较少的像素点,成像效果较差,因此迫切需要对其进行插值放大处理。本文基于高斯光束在拉曼成像中的特殊意义,从理论上分析并提出了一种新的适用于拉曼成像的插值方法,这种新的插值方法通过设置采集间隔使得相邻采集点处采集区域相切,然后基于采集区域所含的信息进行插值。通过使用MATLAB软件对粗采集的拉曼信号进行成像及插值,并比较插值前后的成像效果,发现新的插值方法具有良好的放大效果。通过该插值方法进行放大亦可大大节省采集具有相同像素点的拉曼图像所消耗的时间,进而节省实验资源。本文以插值放大两倍为例,对该插值方法进行详细说明,实际中我们可以根据具体要求进行相应的插值放大。