本文提出了一种基于稀疏目标的声波层析成像的混合型算法。这种算法结合采样方法和迭代方法的优点,不仅能有效反演出成像区域中具有稀疏性的散射体的几何信息和介质参数,而且相较于已有算法具有更快的收敛速度。首先,基于反散射问题中线性采样的思想,本文在声波层析成像问题中给出采样方法。该方法通过构造易于计算的指示函数,仅利用正演过程的边界数据就能较为准确地获得成像区域中散射体的数量和位置等信息,无需迭代或解反问题。然后,本文对一种有效解决非线性反问题的迭代型方法(投影最速下降算法)进行改进,通过适当增大与迭代步长正相关的参数β和放松约束条件,加快了收敛速度,并证明了改进算法的收敛性。最后,本文将采样方法和改进的投影最速下降法有机结合,提出一种混合型成像方法应用于声波层析成像问题中,并解决了若干计算和估计问题。这种混合型方法利用采样方法快速准确获取散射体的数量和位置信息,再将这些先验信息提供给改进的投影最速下降方法,使其可以在更精确的区域上进行迭代计算,避免了在整个成像区域上计算,从而降低了迭代误差,减少了成像时间。相关的数值实验证明了混合型算法的有效性,以及采样法对噪音数据的鲁棒性等。