（1）对一个给定图像（如tire.tif）进行直方图均衡化，同时显示原图像及直方图，以及均衡化后的图像及直方图，并绘制出直方图均衡化的转移函数变换曲线，通过实验，得出什么结论。

好的，这是一个图像处理的任务。我可以帮你实现这个任务，使用Python的OpenCV库来进行图像处理和绘图。

首先，我们需要安装OpenCV库。你可以在终端中运行以下命令来安装OpenCV：

pip install opencv-python

接下来，我们需要加载图像并进行直方图均衡化。以下是完整的Python代码：

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

# 加载图像
img = cv2.imread('tire.tif', 0)

# 进行直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(img)

# 绘制直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0,256])
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max()/ cdf.max()

# 绘制均衡化后的直方图
hist_equ, bins_equ = np.histogram(equ.flatten(), 256, [0,256])
cdf_equ = hist_equ.cumsum()
cdf_normalized_equ = cdf_equ * hist_equ.max()/ cdf_equ.max()

# 绘制原始图像与直方图
plt.subplot(2,2,1), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2), plt.plot(cdf_normalized, color='b')
plt.hist(img.flatten(), 256, [0,256], color = 'r')
plt.xlim([0,256])
plt.legend(('CDF','Histogram'), loc = 'upper left')
plt.title('Histogram of Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

# 绘制均衡化后的图像与直方图
plt.subplot(2,2,3), plt.imshow(equ, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,4), plt.plot(cdf_normalized_equ, color='b')
plt.hist(equ.flatten(), 256, [0,256], color = 'r')
plt.xlim([0,256])
plt.legend(('CDF','Histogram'), loc = 'upper left')
plt.title('Histogram of Equalized Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

# 绘制均衡化的转移函数变换曲线
plt.figure()
plt.plot(cdf_normalized, color = 'b')
plt.plot(cdf_normalized_equ, color = 'g')
plt.legend(('Original CDF','Equalized CDF'), loc = 'upper left')
plt.title('CDF Transforms'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

上述代码将读取`tire.tif`图像，然后对其进行直方图均衡化。然后，绘制原始图像、均衡化后的图像以及它们各自的直方图。最后，绘制均衡化的转移函数变换曲线。

运行代码后，你会得到以下结果：


我们可以看到，原始图像的直方图是不均匀的。经过直方图均衡化后，图像的对比度得到了增强，直方图变得更加平滑。均衡化的转移函数变换曲线显示了原始图像中某些像素值之间的显著差异被消除了。

因此，我们可以得出结论：直方图均衡化可以增强图像的对比度并消除像素值之间的显著差异。