合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨率成像雷达,具有可全天时持续性探测目标的特性,并且不受天气等外界因素影响,是当前探测技术中极其重要的电子设备。另一方面,SAR可以穿透表面的遮挡物,深入探测目标内部的信息,能够实时监测农业作物与自然灾害情况。SAR经常搭载在飞机、卫星等移动平台上,它可以收集大范围场景数据。针对远距离目标,它同样能够保证成像的高分辨率,所获图像能够帮助解决军事侦查以及民用领域的诸多问题,在军事探测、测绘、制导、环境遥感以及资源勘探等多个领域得到广泛应用。随着采集数据方式改变以及成像要求的提升,SAR成像算法成为图像处理领域的研究热点。现阶段,由于观测条件的限制以及侦查能力的高要求,需要提前探测地面场景中的目标,即存在高斜视角,因此雷达录取的数据大部分是斜视SAR数据,经典成像算法已经不适用于当前工作环境,发展新算法以聚焦成像与改善图像质量需要得到解决。斜视SAR数据的成像以及后续图像的处理仍然是巨大的挑战。本文针对斜视SAR数据成像以及图像质量提升进行了详细的研究分析。主要的研究成果如下:第一点,在原始极坐标格式算法基础上,提出基于旋转坐标系下PFA的改进算法（MPFA）,此方法用于处理含有斜视角信息的SAR数据,主要思想是将原有直角坐标系旋转相同斜视角角度,重建坐标系,在新坐标系下进行瞬时距离的计算。旋转操作将斜视带来的影响消除,转换到正侧视情况进行成像操作,打破了PFA处理斜视SAR数据的局限性,聚焦成像后的目标并未出现倾斜十字,效果良好,有效简化后续图像质量提升处理流程。第二点,针对图像质量的提升,主要讨论图像旁瓣抑制问题,在经典算法空间变迹法（SVA）的基础上,提出了变尺度多项式的滤波方法（NPF）,此方法经过严密的数学推导形成理论支撑,主要思想是根据数据特征自适应地确定加权系数,具有灵活性。然而,此方法在抑制旁瓣的同时,不可避免地丢失了图像信息,即使结合背景融合方法,能够补充部分损失的图像信息,均衡图像的整体能量,图像的质量仍然收到了影响。针对这一问题,本方法再次提出新的解决方案,运用压缩感知理论,引入正交匹配追踪（OMP）这一重构算法,以NPF处理的图像数据为先验信息,通过OMP算法重构SAR图像,最后进行背景融合处理,在抑制旁瓣的同时,能够最大限度保留图像信息,恢复SAR图像。除此之外,进一步优化算法,提升算法运算效率,在短时间内,实现大场景SAR图像的质量提升。