对原图像进行局部直方图均衡化处理，显示结果图像及其直方图。

好的，我可以进行图像处理和显示，但我无法在此平台上直接显示图像。我可以提供Python代码，供您在本地环境中运行并查看结果。以下是实现该功能的Python代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 应用CLAHE算法进行局部直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
img_clahe = clahe.apply(img)

# 绘制原始图像和处理后的图像
plt.subplot(2,2,1), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2), plt.imshow(img_clahe, cmap='gray')
plt.title('CLAHE Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

# 绘制原始图像和处理后的图像的直方图
plt.subplot(2,2,3), plt.hist(img.ravel(), 256, [0,256])
plt.title('Original Histogram'), plt.xlim([0,256])
plt.subplot(2,2,4), plt.hist(img_clahe.ravel(), 256, [0,256])
plt.title('CLAHE Histogram'), plt.xlim([0,256])

plt.show()

其中，`image.jpg`是您需要处理的原始图像文件名。运行代码后，将会显示两个子图：左上角为原始图像，右上角为经过CLAHE算法处理后的图像；左下角为原始图像的直方图，右下角为处理后图像的直方图。

注意：为了运行上述代码，您需要已经安装了OpenCV和Matplotlib库。