在多视图立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）中，三维模型的完整性仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是在纹理匮乏区域，由于其光度一致性难以保证。由于纹理匮乏区域通常具有较强的平面性，引入平面模型有助于提升此类区域的深度估计精度。另一方面，PatchMatch多视图立体方法因其高效的采样与传播机制而表现出优异的计算性能。本文结合平面模型与PatchMatch多视图立体方法的优势，提出了一种基于平面先验的PatchMatch多视图立体框架。具体而言，我们采用概率图模型将平面模型嵌入PatchMatch框架，并提出一种新颖的多视图聚合匹配代价。该代价函数同时考虑了光度一致性与平面兼容性，因而能够有效适用于非平面与平面区域的深度估计。实验结果表明，所提方法能够高效恢复极低纹理区域的深度信息，从而生成更为完整的三维模型，并在多个基准测试中达到当前最优性能。