红外图像直方图双向均衡技术, 该技术就是 在直方图的灰度密度和灰度间距 2 个方向同时进行 均衡化处理。使用MATLAB编写程序，实现红外图像直方图双向均衡

下面是使用MATLAB实现红外图像直方图双向均衡的简要步骤：

1. 读取红外图像，并将其转换为灰度图像。

img = imread('infrared_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像

2. 计算原始图像的直方图。

[counts, ~] = imhist(gray_img);

3. 计算直方图的累计分布函数（CDF）。

cdf = cumsum(counts) / numel(gray_img);

4. 计算灰度级之间的均衡化映射函数。

map_func = uint8(255 * cdf);

5. 对原始图像进行均衡化处理。

equalized_img = map_func(gray_img + 1);

6. 计算均衡化后图像的直方图。

[e_counts, ~] = imhist(equalized_img);

7. 计算均衡化后图像的CDF。

e_cdf = cumsum(e_counts) / numel(equalized_img);

8. 计算均衡化后图像的映射函数。

e_map_func = uint8(255 * e_cdf);

9. 对均衡化后的图像进行反向均衡化处理。

inverse_equalized_img = e_map_func(equalized_img + 1);

完整代码如下：

img = imread('infrared_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

[counts, ~] = imhist(gray_img);
cdf = cumsum(counts) / numel(gray_img);
map_func = uint8(255 * cdf);
equalized_img = map_func(gray_img + 1);

[e_counts, ~] = imhist(equalized_img);
e_cdf = cumsum(e_counts) / numel(equalized_img);
e_map_func = uint8(255 * e_cdf);
inverse_equalized_img = e_map_func(equalized_img + 1);

subplot(2, 2, 1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(2, 2, 2), imhist(gray_img), title('原始图像直方图');
subplot(2, 2, 3), imshow(equalized_img), title('均衡化后图像');
subplot(2, 2, 4), imhist(inverse_equalized_img), title('反向均衡化后直方图');

注意：该方法并不一定适用于所有红外图像，需要根据具体情况进行调整。