基于PatchMatch的多视图立体算法在三维重建上的精确度和完整度方面已经取得了显著的进步,但是其中深度估计环节仍然存在对于图像弱纹理区域匹配二义性的问题,导致了重建点云在场景弱纹理表面的空缺。本文对多视图PatchMatch深度估计算法进行了深入研究,提出了一种基于置信传播的多视图深度估计算法来解决这一问题。本文主要完成了以下工作:（1）在多视图立体匹配中定义了匹配置信度的概念。本文基于图像块的方差计算了一个像素级别系数,用来量化块匹配测度的可靠性。（2）提出了基于匹配置信度的自适应传播策略。本文基于置信度选择额外的采样点,扩充了 PatchMatch算法中的传播候选集合,同时修改匹配测度,帮助低置信度像素点选择可信的候选平面估计。（3）提出了基于代价比率的置信度更新策略。本文在原始PatchMatch随机搜索步骤的基础上,提出了扰动前后的代价比率反映了当前像素匹配有效性的假设,通过代价比率更新置信度。（4）提出了大范围无纹理区域的深度估计算法。为了解决大范围无纹理区域像素快速收敛于异常估计的问题,本文基于大平面假设提出了强制更新策略,从边缘像素出发的传播平面估计,并进一步提出了二元平滑项,约束局部平滑性。实验结果表明,本文所提出的算法显著提高了重建模型的完整度,尤其对弱纹理场景。通过该算法设计的多视图深度估计系统能够实现高精度的深度估计以及高质量的三维重建。