本发明公开了一种基于空间面片单应性假设的特征匹配约束方法，以提高三维重建模型的精度和完整度，包括：挖掘不同视图间的特征匹配关系，通过邻域偏置学习模块为各像素值增添了自适应的偏移量，以获取其他视角下更可靠的像素匹配代价；提出基于空间面片单应性假设的特征匹配约束，利用三维空间下各面片与相机成像平面间的单应性推导，计算三维点与各视角图像之间的对应关系，计算三维点在不同视角图像间的特征匹配约束；设计损失函数部分，进一步提出了空间相邻面片法向量的平滑约束损失，证明了法向量约束三维重建网络的影响。本发明能够有效提高网络对室内小物体深度估计的精度，同时可应用于各类三维重建网络中。