逆合成孔径雷达（ISAR）成像通过得到目标的二维高分辨率图像,从而实现对目标的探测和识别,并且其远距离、全天候、全天时等特点,使得其广泛应用于各领域。ISAR三维重构技术又是ISAR成像领域的一个重要且热门的研究方向。若能对目标进行三维重构,将可以获得目标更丰富的信息,极大的提高目标探测、分类及识别水平。本文主要针对基于ISAR图像序列的三维重构技术进行研究,本文研究的主要内容包括下列几个方面:第一章对本文的研究背景及研究意义进行了介绍,对国内外比较经典的ISAR系统进行了介绍,然后对ISAR图像特征点与匹配以及基于ISAR图像序列对目标进行三维重构方面的研究现状进行了回顾和介绍,最后介绍了论文的总体研究工作和安排。第二章对ISAR二维成像过程进行介绍。首先对ISAR成像的基本原理以及常用的一些成像算法进行介绍,介绍了ISAR目标三维向二维投影成像的数学模型。最后仿真了空间轨道目标的运动模型并得到其运动过程中的ISAR二维图像序列,以及利用飞机电磁仿真数据等得到了飞机目标的ISAR二维序列图像。第三章研究了ISAR序列像进行特征点提取和匹配方法,包括网格法匹配、SIFT算法匹配等,提出了利用SIFT算法对整个图像序列做匹配的方法。此外,从图像之间变换关系的角度,提出了基于SIFT算法匹配结果,再根据RANSAC方法,得到相邻图像之间的变换关系,再利用这种变换关系对图像进行匹配的方法。最后给出了仿真实验结果。第四章主要针对ISAR图像序列完成匹配后的三维重构部分进行研究。其中主要介绍了利用因式分解对ISAR图像序列进行三维重构的原理。分析了传统因式分解法在ISAR图像序列重构应用中存在的问题,例如在整个ISAR图像序列中都存在的特征点较少,导致最后重构出的三维点数较少,以及实时性不高等问题。并针对以上情况,介绍了序贯因式分解的方法,该方法每次只对两幅图像做匹配和重构,每新加入一幅图像,则进行一次重构,然后将每一次的重构结果进行融合,最后得到最终的重构结果,这种方法可以使得重构的结果更加完整,并且满足实时性的要求。最后给出了两种重构方法的仿真实验结果并对结果进行分析。第五章对整篇论文的主要工作进行了梳理总结,对论文中存在的不足进行了思考,并对将来可以改进的方向进行了思考。