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应该不行。直方图只是类似于一个统计图，不包含像素位置信息。峰部表示整体图像的亮暗程度。直方图反映如下信息：平均值：显示的是像素的平均亮度值（0到255之间的平均亮度），通过平均值可以判断图像的色调类型。
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灰度直方图性质：1）表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度值出现的次数（或频数）而未反映像素所在位置。2）与图像之间的关系是多对一的映射关系。
灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。
可选择显示部分的颜色（即感兴趣区域的颜色），5处确定的是显示部分是否填充（fill：代表区域内填充，margin：代表区域轮廓）。当选出感兴趣区域后可点击3处插入代码即可生成阈值分割函数。
图像直方图是反映一副图像中灰度级与其出现概率之间的关系的图像，由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域。
首先有一张灰度图，比如是10乘以10的，那么这100个像素点都会有一个灰度值，一般是0-255，那么对每一个灰度值做频率统计，就是扫描这100个像素点，看灰度值为0的有多少个，为1的有多少个。。以此类推。
1、先求出给定图片的直方图。直方图均衡化处理的公式，其中，v和u分别代表图像的高和宽。为此，写出代码是：pic[i，j]=(255)/(u*v)*sum(c[：int(img[i，j])])。均衡化的图片如下。
2、打开MATLAB需要处理的图像，然后再下面写出代码是：pic[i，j]=(255)/(u*v)*sum(c[：int(img[i，j])])。然后接下来就可以看到图像均衡化的图片。
3、确保你的图像是二维灰度图像，灰度直方图图像就为uint8型就可以。
4、5) y进行个数统计（5个区间）结果： M = 2 2 8 4 4 n = hist(Y， nbins)nbins是一个范围，使用nbins间隔数。显示图像的直方图，imhist，其统计的是图像灰度值出现的次数，图像灰度值范围0-255。
5、理，直接显示直方图，这样它统计的就是灰度值的出现次数。
6、imhist是MATLAB图像处理模块中的一个函数，用以提取图像中的直方图信息。在matlab 的命令窗口中键入doc imhist或help imhist即可获得该函数的帮助信息。该函数用于获取图像数据直方图。
本书首先通过一个简单JAVA图像处理程序勾勒出用JAVA来实现图像处理的基本步骤，介绍JAVA在操作图像方面的几个重要的API类如ImageIO，BufferedImageOP等，并对图像文件的保存与读写做较为深入细致的讲解。
网页上的动画、特效等都涉及到图像处理的算法啊，有专门的一本书：数字图像处理：Java语言算法描述（世界著名计算机教材精选），国内的有：数字图像处理——JAVA编程与实验。
TYPE_BYTE_BINARY或TYPE_BYTE_INDEXED。它返回默认RGB颜色模型（TYPE_INT_ARGB）和默认sRGB色彩空间中的整数像素。Java是一种高级编程语言被广泛使用在现代世界。 它可以支持和处理的数字图像处理有效地使用各种功能。
processing工具箱，入门较快，能对你的算法进行快速仿真，呈现。但是matlab只能做研究用，实际工程中最终都要转为c或vc。
Delphi。这个我不太熟，据说搞图像处理挺厉害。现在用的好像不多。要说单纯的图像处理，不涉及图像采集的话，非Matlab莫属。它太强大了。Matlab做图像采集挺不太好实现。