1.一种直方图双重伽马校正的红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：计算理论灰度范围和有效灰度级数；

S2：进行直方图均值归一化处理；

S3：统计直方图数据计算灰度级占比，计算得到参数Gamma0和Gamma1；

S4：对小于均值的直方图数据进行参数为Gamma0的幂函数校正操作；

S5：对大于均值的直方图数据进行参数为Gamma1的幂函数校正操作。

2.根据权利要求1所述的直方图双重伽马校正的红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述步骤S1中计算理论灰度范围和有效灰度级数，具体包括：所述计算理论灰度范围为理论最大灰度级减去理论最小灰度级然后加上1；所述计算有效灰度级数为统计直方图大于0的灰度级总数。

3.根据权利要求1所述的直方图双重伽马校正的红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述步骤S2对直方图均值归一化处理，具体实现方法为：将直方图归一化后乘上理论灰度范围，使直方图数组的均值为常数值1。

4.根据权利要求1所述的直方图双重伽马校正的红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述步骤S3统计直方图数据计算灰度级占比，计算得到两个控制参数，具体包括：计算均值归一化直方图中数据小于1大于0的灰度级数量与有效灰度级数之比，记为Gamma0；

计算均值归一化直方图中数据大于0的灰度级数量与理论灰度范围之比，记为Gamma1。

5.根据权利要求1所述的直方图双重伽马校正的红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述步骤S4中对小于均值的直方图数据进行参数为Gamma0的幂函数校正操作，具体实现方法为：对小于1的直方图数据进行指数为Gamma0的幂函数处理。