三维SAR成像是基于图像域的高分辨三维SAR图像目标特征提取的首要步骤。通过非线性单航过孔径或者稀疏多航过孔径获取的三维SAR数据存在明显的稀疏性，本文提出了一种改进的三维稀疏重构算法，并基于重构图像进行高分辨率三维SAR目标特征提取。首先对三维稀疏采样数据做距离压缩处理，将三维稀疏重构问题转化为一系列沿距离向二维稀疏图像切片重构问题，再利用改进的平滑0l范数(SL0)算法重构切片图像。然后从稀疏重构图像中分割出强散射区域，基于CLEAN思想分别对每个区域的散射中心进行参数初始化和参数优化，最终提取出三维SAR目标中所有散射中心的特征参数。实验通过高频电磁计算软件，生成一个简单散射体的非线性、稀疏采样的三维双站SAR散射数据，比较基于本文算法，和基于传统傅里叶成像算法以及现有三维稀疏重构算法的重构性能，然后基于重构图像进行特征提取。结果表明，本文算法在保持特征提取精度的同时，有效降低了运算时间和内存消耗，提高了特征提取的效率。