一种基于曼哈顿结构假设下室内场景中相机旋转运动估计的方法，属于计算机视觉领域，本发明(1)采用新的方法来进行平面拟合，从室内环境深度图片的三维点云数据中随机选取三个点生成平面模型，通过对模型进行顺序概率比测试和LO‑RANSAC优化，得到精确的主导平面；(2)从RGB图片中检测直线，将直线投影到高斯球面上，得到投影后的大圆及大圆的法向量，同时将主导平面也以法向量的形式投影到高斯球面上，并与直线投影的法向量做叉乘，以此来确定曼哈顿坐标系的结构；(3)提出了一个代价函数，对曼哈顿坐标系的结构进行优化，得到更稳定准确的结果；(4)通过曼哈顿坐标系与相机坐标系之间的旋转矩阵间接计算出相机的旋转运动。