求能用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析这一课题的完整详细代码，其中超声图像所在的文件夹路径是'D:/zzz/usz'，自然图像所在的文件夹路径是'D:/zzz/naz'，两种图像的类型都是jpg,两种图像都有862张，两种图像的形状都相同，需要得出以下结论：超声图像与自然图像的像素值分布存在显著差异

以下是基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 读取超声图像和自然图像
usz_dir = 'D:/zzz/usz/'
naz_dir = 'D:/zzz/naz/'

usz_images = []
naz_images = []

for i in range(862):
    usz_images.append(plt.imread(usz_dir + f'{i}.jpg'))
    naz_images.append(plt.imread(naz_dir + f'{i}.jpg'))

# 将图像转换为一维数组
usz_pixels = np.array(usz_images).flatten()
naz_pixels = np.array(naz_images).flatten()

# 计算像素值分布的均值和标准差
usz_mean, usz_std = norm.fit(usz_pixels)
naz_mean, naz_std = norm.fit(naz_pixels)

# 绘制超声图像和自然图像的像素值分布直方图
plt.hist(usz_pixels, bins=50, density=True, alpha=0.5, label='Ultrasound Images')
plt.hist(naz_pixels, bins=50, density=True, alpha=0.5, label='Natural Images')
plt.legend(loc='upper right')

# 绘制超声图像和自然图像的像素值分布拟合曲线
x = np.linspace(0, 1, 100)
plt.plot(x, norm.pdf(x, usz_mean, usz_std), label='Ultrasound Images Fit')
plt.plot(x, norm.pdf(x, naz_mean, naz_std), label='Natural Images Fit')
plt.legend(loc='upper right')

# 显示图像
plt.show()

# 计算两种图像像素值分布的差异
diff = abs(usz_mean - naz_mean) / ((usz_std ** 2 + naz_std ** 2) ** 0.5)
print('The difference between the pixel value distributions of ultrasound images and natural images is:', diff)

代码解释：

1. 首先，我们使用Matplotlib库和Scipy库分别读取超声图像和自然图像，并将这些图像转换为一维数组。
2. 然后，使用Scipy库的norm.fit()函数计算超声图像和自然图像的像素值分布的均值和标准差，并用它们来拟合正态分布曲线。
3. 使用Matplotlib库绘制超声图像和自然图像的像素值分布直方图，并将拟合曲线添加到图中。
4. 最后，计算两种图像像素值分布的差异，并输出结果。

运行以上代码后，将会得到超声图像和自然图像的像素值分布直方图和拟合曲线，并计算出两种图像的像素值分布差异。