普通的直方图就是统计图像中像素灰度出现的次数。
二维直方图的其中一维就是普通的直方图，即统计图像中像素灰度出现的次数。
另一维的概念就比较模糊了，我看很多论文中都是用的当前像素邻域均值灰度出现的次数。按照这个意思，其实用当前像素邻域中值灰度出现的次数也是可以的。或者用什么厉害的算法处理一下，在统计出现灰度的次数也是可以的。所以按照这样推广，其实构成N维直方图也是未尝不可的。
至于有什么用处嘛，我还需要再研究研究。
lena的二维直方图，1维是普通直方图，2维是半径为1的邻域均值直方图：
matlab代码如下：
1 clear all;
2 close all;
3 clc;
4
5 img=imread('lena.jpg');
6 [m n]=size(img);
7 r=1; %邻域半径
8
9 imgn=zeros(m+2*r+1,n+2*r+1);
10 imgn(r+1:m+r,r+1:n+r)=img;
11
12 imgn(1:r,r+1:n+r)=img(1:r,1:n); %扩展上边界
13 imgn(1:m+r,n+r+1:n+2*r+1)=imgn(1:m+r,n:n+r); %扩展右边界
14 imgn(m+r+1:m+2*r+1,r+1:n+2*r+1)=imgn(m:m+r,r+1:n+2*r+1); %扩展下边界
15 imgn(1:m+2*r+1,1:r)=imgn(1:m+2*r+1,r+1:2*r); %扩展左边界
16
17 Hist=zeros(256,256);
18 for i=1+r:r+m
19 for j=1+r:r+n
20 pix1=uint8(imgn(i,j));
21 pix2=uint8(mean2(imgn(i-r:i+r,j-r:j+r)));
22 Hist(pix1+1,pix2+1)=Hist(pix1+1,pix2+1)+1;
23 end
24 end
25 mesh(double(Hist))