拉曼光谱中的重叠峰使复杂样品的表示、解释和分析复杂化。因为它可以模糊波段的数量及其参数值，如振幅、位置、宽度和形状，这些参数值包含有关散射键和存在的化学成分的信息。此外，本征拉曼光谱是用光谱仪测量的，这一过程会产生畸变。
拉曼波段由散射强度构成，散射强度是由可极化分子键(地面真相)的拉曼散射引起的波长位移的函数，这些散射强度被叠加以产生以矢量s表示的固有拉曼光谱。因此，用矢量m表示的测量光谱被测量仪器点扩展函数(IPSF)模糊化，该函数增加了拉曼波段的重叠和峰值参数失真。给定额外的测量噪声，用向量n表示，这些关系可以表示为：
其中*表示卷积算子，ipsf是向量形式的ipsf。对于扫描光谱，当主要受光学元件影响时，ipsf趋于高斯分布;当主要受狭缝效应影响时，ipsf趋于三角形分布。由于这些影响，对于不同类型分子的复杂混合物，将拉曼波段分配到正确的原始分子类型并确定正确的波段参数值可能很困难。
生物细胞和组织样品的拉曼光谱由许多不同大分子组分的散射叠加而成。为了识别单个成分及其相对浓度，需要对这种叠加物进行“分解”。虽然拉曼标记带对特定成分是唯一的，可用于识别和量化，但当大量波段重叠时，这通常是不可能的。然而，对那些线性上彼此最不相似的特征进行数据搜索通常是必要的，因为降低复杂性是实现许多方法(如多元曲线解析(MCR))所需要的主成分分析和二维相关光谱及其变体依赖于对变量之间相关变化的分析。然而，当一个频带强度强烈减弱，并且有一个重叠的较弱的邻居，其强度适度增加时，较弱的频带可以表现出错误的强度下降。一般来说，独立改变重叠波段会产生难以解释的复杂光谱特征。精确的强度，更高的对比度和更好的空间分辨率，可获得良好的分辨率波段，也将有利于化学对比图像，拉曼PCA负载，或单独的分解成分。然而，对于细胞和组织分类来说，高分辨率光谱并不是严格必要的低分辨率拉曼光谱的主要好处似乎在于克服探测器噪声，从而在使用低级别、非冷却探测器时提高信噪比低分辨率拉曼光谱也不适用于细胞生化表征，可能无法有效地分类密切相关的细胞类型或同一细胞类型的不同激活状态。所有这些考虑使得分辨率增强方法对复杂样品的研究很有意义。
虽然存在仪器方法来提高收集光谱的分辨率，例如，使用窄带激光器，窄光谱仪入口狭缝，高分辨率光栅和多光子激发，仪器因素通常是固定的，昂贵的，难以修改的，或复杂的实现。因此，到目前为止，计算方法可能是提高分辨率最可行的替代方案。但必须理解的是，算法方法依赖于测量过程中捕获的信息、约束条件的使用和先验信息的可用性，这必须限制人们对它们可以实现的期望。分辨率增强方法一般可分为三类。(i)带窄化，(ii)反褶积，和(iii)峰拟合。
窄化方法是基于导数和幂律，经常用于解决重叠峰和提高图像分辨率。二阶导数和四阶导数特别有用，因为它们产生的峰比原来的更窄，从而便于峰的识别导数光谱可以为化合物的表征提供一个敏感的定性剖面，因为微妙的光谱特征被强调，否则可能是无法观察到的缺点包括分化后噪声强度迅速增加等。
从测量的拉曼波段来反卷积IPSF，从而在计算上消除IPSF的影响。这些被描述为三类:非盲反卷积，半盲反卷积和盲反卷积非盲反褶积可以准确地知道IPSF，反褶积通常通过频域的傅里叶变换和除来实现傅里叶自反褶积是一个相关的过程，而不是IPSF，分割发生在一个与光谱中相同形状的更窄的波段，从而提高了光谱分辨率在半盲反褶积的情况下，IPSF不能被准确地知道，但是关于它的一些信息是已知的，并且使用正则化程序进行优化来反褶积当IPSF未知时，使用盲反褶积，并使用诸如Richardson-Lucy算法等来获得IPSF和IPSF-free谱的估计。
通过拟合理论模型轮廓来确定实验测量的拉曼带的峰参数。为了精确的拟合，应根据拉曼带的性质选择最合适的拟合轮廓拟合可以应用于重叠的峰，从而有效地去卷积它们。
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