低纹理区域的重建是多视图立体（MVS）研究中的一个重要焦点。近年来，传统的MVS方法通过构建平面模型在低纹理区域的重建中表现出色。然而，这些方法经常遇到诸如跨越物体边界和感知范围有限等问题，这些问题削弱了平面模型构建的鲁棒性。基于前人的工作（APD-MVS），我们提出了一种新的DPE-MVS方法。该方法通过引入双精度边缘信息，包括细边缘和粗边缘，增强了平面模型构建的鲁棒性，从而提高了低纹理区域的重建精度。此外，利用边缘信息，我们改进了传统PatchMatch MVS中的采样策略，并提出了一种自适应补丁大小调整方法，以优化随机和低纹理区域中的匹配成本计算。这种额外利用边缘信息的方法使得匹配更加精确和鲁棒。我们的方法在ETH3D和Tanks & Temples基准测试中达到了最先进的性能。特别值得一提的是，我们的方法在ETH3D基准测试中超越了所有已发表的方法。