要去除图像中的条纹干扰，可以尝试以下方法：

  1. 频域滤波：使用傅里叶变换将图像转换到频域，然后通过滤波器去除频域中的条纹。可以使用低通滤波器来保留图像的低频信息，同时去除高频的条纹噪声。

  2. 中值滤波：使用中值滤波器对图像进行滤波，这可以有效地去除噪点和细小的条纹。中值滤波器将每个像素周围的像素值排序，然后用中值来代替当前像素的值。

  3. 线性拟合：通过对图像进行线性拟合，可以估计图像中的条纹模式。然后，将估计的条纹模式从原始图像中减去，以消除干扰。

  4. 波束形成：对于一些特定应用场景，比如雷达图像或超声图像，可以通过多个传感器的阵列收集数据，然后使用波束形成算法去除条纹干扰。波束形成可以根据传感器之间的差异来增强目标信号，并抑制干扰信号。

  5. 深度学习方法：最近，深度学习在图像去噪方面取得了很大的突破，可以尝试使用卷积神经网络（CNN）模型进行图像去条纹干扰。通过训练网络使用大量的有和无条纹的图像来学习如何去除条纹噪声，可以得到较好的去除效果。

  需要注意的是，具体使用哪种方法取决于条纹干扰的特点和图像的特点。对于不同的场景和应用，可能需要采用不同的方法或它们的组合。此外，去除条纹干扰可能会引入一些图像失真，需要在去除干扰的同时平衡去除效果和图像质量。