图像条纹噪声是一种常见的数字图像噪声类型，其特点是在图像上出现了明显的水平或垂直条纹。这种噪声通常由以下几个因素引起：

1、 光源干扰：当拍摄或扫描图像时，光源的频率可能与图像获取设备的频率不匹配，从而导致图像中出现条纹噪声。

2、 电磁干扰：电器设备的电磁辐射可能对图像传感器产生干扰，进而在图像中形成条纹噪声。

3、 帧率不匹配：当图像采集设备的帧率和显示设备的帧率不匹配时，就会产生条纹噪声。

图像条纹噪声对于图像的质量和可视化效果都会产生明显的影响，因此需要采取一些方法进行抑制或消除。下面介绍几种常见的处理方法：

1、 频域滤波：使用频域滤波方法，如傅里叶变换或小波变换，可以将条纹噪声从频域转换到时域，并且在滤波过程中去除噪声分量。

2、 图像平均：通过对多个图像进行平均，可以抑制条纹噪声。这是因为条纹噪声通常是随机的，而真实图像中的信号部分具有一定的重复性。因此，通过平均多个图像可以减小噪声的影响。

3、 盲去条纹算法：这是一种特殊的算法，它可以自动检测和去除图像中的条纹噪声。这种算法通常依赖于图像中条纹的频率和方向信息，并利用这些信息进行去噪处理。

4、 软件滤波：一些图像处理软件提供了专门用于去除条纹噪声的滤波工具。用户可以根据具体情况选择适当的滤波算法和参数来去除条纹噪声。

需要注意的是，在去除图像条纹噪声的同时，也可能会对图像的细节和清晰度产生一定的影响。因此，在使用任何去噪方法之前，应该仔细考虑图像处理的需求和效果。