近年来随着科学技术、信息技术的迅速发展和不断革新，数字技术和网络技术已经给社会生活的各个方面带来深刻的变化。作为一种建立在光学、电子学，和计算机技术研究基础上的新兴技术，基于激光雷达数据的三维重建在民用和军事领域越来越得到广泛的应用。在过去的十几年里，三维重建技术已成为非常活跃的研究课题，得到了广大学者的关注和深入研究，同时得到了前所未有的发展。本文通过对激光雷达数据特性和距离灰度图像特性综合分析，对激光雷达数据三维重建的原理和技术进行了深入研究。本文涉及到的主要内容分为四部分：激光雷达距离图像获取、基于灰度图像的特征提取、不同视点上获取的图像之间的特征配准以及三维重建。具体有如下：　　 ⑴详细分析了激光雷达扫描成像过程，建立了距离矩阵模型、激光发射模型、噪声模型和光子探测器探测模型，设计了软件仿真流程，实现了系统模拟。　　 ⑵对雷达灰度图像进行图像增强、二值化和细化预处理，分别采用Harris角点检测和Hough直线检测方法提取雷达灰度图像的特征点和特征直线。　　 ⑶对于三维重建过程中的重要步骤--图像特征匹配，提出了两种匹配方法。一种是基于Hough直线检测的图像特征匹配方法，对每一条特征直线进行编码并建立属性集，配准的过程以相似度作为衡量标准，通过比较直线属性，确定图像直线特征间的对应关系，从而实现图像特征的匹配。另一种方法是基于直线特征间结构、拓扑关系的关系匹配方法。该方法考虑特征直线和特征点之间的结构关系，利用匹配的关系描述、评价函数及搜索树等三个重要因素，建立关系描述中的基本元素基元的属性，设计了树搜索匹配策略，通过评价函数来评价特征间的相似程度并实现基元间的对应关系，通过实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。与第一种方法相比，该方法大量减少数据量的同时，提高了配准精度和配准速度。　　 ⑷建立了基于对应点位置差的平移矩阵计算模型和基于对应直线对的四元数旋转矩阵计算模型，通过坐标变换实现了两幅图像的三维重建。