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基于随机采样最小冗余子集的新概念，依据单视图特征点集的模型数据和图象数据，开发了一项目标在维视觉信息鲁棒精度复原新方法。在强噪声高出格率的恶劣条件下，该方法仍可高精度地复原目标的三维信息。实验表明，对于由１００个特性点组成的数据集而言，当出格率高达９０％，内点信噪比低达２８ｄＢ时，仍能以１％的相对误差复原特性点的三维价值。