图像条纹噪声是指在图像中出现的具有周期性特征的亮度变化，通常被描述为一些细小的黑白条纹。这种噪声是由于摄像机或图像采集设备在获取图像时，受到光源频率等因素影响产生的。在数字图像处理和计算机视觉领域中，图像条纹噪声是一种很常见的问题，它会影响到图像的质量和准确性。

图像条纹噪声有时也被称为光栅噪声，因为它通常是由光栅效应引起的。在拍摄过程中，一些摄像机或其他图像采集设备会使用电子快门（Electronic shutter）来控制光线的进入时间，这个时间通常是固定的，而光源的频率则不同。当光源的频率与电子快门的时间相匹配时，就会产生光栅噪声。

在数字图像处理中，可以使用几种技术来降低或去除图像条纹噪声。以下是几种方法：

1、 频率滤波法：通过对图像进行高通或低通滤波，消除或减弱条纹噪声的影响。该方法基于频域图像处理，可以利用快速傅里叶变换（FFT）实现。

2、 平均滤波法：通过对多个单帧图像进行平均，可以减少条纹噪声的影响。该方法要求图像在拍摄时保持相对稳定，因此不适用于运动或振动的场景。

3、 线性插值法：该方法通过对图像进行插值，实现消除条纹噪声的效果。通过对每个像素周围的像素进行加权平均或插值，可以将噪声消除或降低。

4、 自适应滤波法：该方法可根据图像的内容和噪声特征来选择合适的滤波器，以减少或去除噪声的影响。自适应滤波法是一种比较复杂的方法，但能够达到较好的去噪效果。