TOF(Time-Of-Flight)相机获取的深度值存在着边角畸变和精度偏移, 目前主要是通过误差查找表或曲线拟合等技术进行误差补偿, 计算量大且补偿速度慢。通过对TOF相机在不同距离的深度误差分布规律的分析, 提出了一种实时、高精度的误差补偿方法。该方法利用TOF深度图像的旋转对称性以及误差分布的特性, 简化了误差补偿模型、降低参数数量级, 有效提升了补偿的精度和速度。将算法应用于基于TOF原理的Kinect v2深度传感器进行深度补偿, 使得有效距离内平面度误差下降到0.63 mm内, 平均误差下降到0.704 0 mm内, 单帧数据补偿时间在90 ms内。由于该算法仅基于光径差进行补偿, 因此适用于所有TOF原理的相机。实验结果表明, 该算法能够快速有效减少TOF相机的深度误差, 适用于实时、高精度的大视场三维重建。