拉曼成像是一种无损伤、 无需标记的光谱成像技术, 在生物医学领域得到了广泛的应用。 然而, 由于大多数生物样本中的自发拉曼信号都很弱, 为了获得较好的成像结果, 需要较长的时间来获取高信噪比的拉曼光谱, 严重影响了拉曼成像的时空分辨率, 阻碍了其在快速动态体系中的应用。 多通道拉曼成像是解决这一问题的有效途径之一, 在多通道拉曼成像技术中, 完整拉曼光谱的标定-重建算法是关键。 目前, 适用于光谱重建的算法有伪逆法、 Wiener估计算法等, 这些方法虽然简单且易于实现, 但是在应用于多通道拉曼成像时, 一方面易受噪声、 振动等非线性因素的直接干扰, 另一方面在多通道拉曼成像中, 数量相对较少的训练样本和坏样本的存在均很容易影响重建效果。 为解决这两类因素的影响, 本文提出了一种基于训练样本优化和主成分分析(PCA)的拉曼光谱重建算法。 首先, 利用滤光片理论响应矩阵函数计算训练样本的模拟窄带测量值, 借助Wiener估计重建完整拉曼光谱, 得到重建光谱的模拟窄带测量值, 比较样本与重建光谱的窄带测量值, 完成训练样本的优化; 然后, 基于多项式回归, 拓展优化处理后的窄带测量值, 降低非线性因素的干扰; 最后, 利用主成分分析, 提取训练样本主要信息, 完成转移矩阵的计算, 并引入归一化处理, 实现拉曼光谱的快速重建。 在试验中, 选取有机玻璃(PMMA)作为实验样本, 利用伪逆法、 Wiener估计算法和本算法, 分别完成拉曼光谱重建。 采用均方根误差, 评价拉曼光谱的重建精度。 结果证明, 该算法优于传统算法, 为拉曼成像技术进一步在快速动态体系中的应用提供了理论支持。