El algoritmo de adelgazamiento de contornos es un algoritmo de imagen para radar de apertura sintética circular (SAR) que puede obtener contornos de objetivo claros y se ha utilizado con éxito para el reconocimiento de objetivos en SAR circular (CSAR). Sin embargo, el algoritmo de imagen de adelgazamiento de contornos pierde algunos detalles al adelgazar el contorno, lo que necesita ser mejorado. Este artículo presenta un algoritmo de imagen de adelgazamiento de contornos mejorado basado en compensación residual. En este algoritmo, la imagen residual se obtiene restando la imagen de adelgazamiento de contornos de la imagen de retroproyección tradicional. Luego, la información de compensación se extrae de la imagen residual utilizando repetidamente el algoritmo de reducción de moteado basado en la gravedad. Finalmente, la imagen de compensación extraída se superpone en la imagen de adelgazamiento de contornos para obtener una imagen de adelgazamiento de contornos compensada. El algoritmo propuesto se demuestra en el conjunto de datos Gotcha. Se utiliza una red neuronal convolucional (CNN) para reconocer la imagen del objetivo. Los resultados experimentales muestran que la imagen después de la compensación tiene una precisión de reconocimiento de objetivo más alta que la imagen antes de la compensación.