1.一種針對多線結(jié)構(gòu)光條紋圖像的自動(dòng)提取方法，其特征在于：所述自動(dòng)提取方法包括定位條紋的檢測、測量條紋概率區(qū)檢測及測量條紋檢測；具體地，首先在采集圖像中定位出粗條紋的位置和輪廓，所述粗條紋為定位條紋；并提取定位條紋的質(zhì)心坐標(biāo)；然后基于定位條紋與測量條紋之間的相互關(guān)系確定測量條紋存在的概率區(qū)；最后在測量條紋概率區(qū)內(nèi)提取測量條紋并確定其質(zhì)心位置；所述測量條紋概率區(qū)檢測其操作方法如下：依據(jù)定位條紋之間，測量條紋均勻分布且任意兩相鄰測量條紋之間的距離固定的特性，設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)知識(shí)模型用于匹配兩定位條紋之間的所有測量條紋；所述測量條紋概率區(qū)檢測其具體操作方法如下：設(shè)計(jì)一種用于匹配兩定位條紋之間的所有測量條紋的結(jié)構(gòu)知識(shí)模型，將該模型簡稱為等分模型，該等分模型共均分為n個(gè)基本的形狀單元：E₁、E₂…E_i…E_n-1、E_n，其中第i個(gè)形狀單元E_i對應(yīng)第i根測量條紋的概率區(qū)；

每個(gè)形狀單元?jiǎng)澐值木唧w方式是在確定好第一、第二定位條紋的質(zhì)心坐標(biāo)以及條紋寬度w、v后，從第i＝1列開始，以結(jié)構(gòu)光圖像中第1列上第一、第二定位條紋上的兩質(zhì)心點(diǎn)坐標(biāo)為基礎(chǔ)，減去各自條紋寬度的一半，然后將剩余區(qū)域均分為n+1個(gè)子區(qū)域，每個(gè)子區(qū)域的寬度為b₁ Pixel，由公式1得出；利用c₁表示第1列上第一、第二定位條紋上的兩質(zhì)心點(diǎn)間的圖像距離，a和e分別表示第一、第二定位條紋的質(zhì)心距離最近測量條紋質(zhì)心的圖像距離，d表示任意兩根測量條紋質(zhì)心之間的距離，則其相互間關(guān)系由公式2決定；

b_i＝(c_i-(w_i+v_i)/2)/(n+1)其中，i＝1,2,...； (1)

c_i＝a_i+e_i+(n-1)·d_i其中，i＝1,2,...； (2)

所述測量條紋檢測其操作方法如下：依據(jù)在測量條紋概率區(qū)中，概率區(qū)只包含著對應(yīng)的完整測量條紋，在對應(yīng)的概率區(qū)內(nèi)提取測量條紋。