提供能实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析的完整代码，超声图像的文件路径是D:\zzz\na5，自然图像的文件路径是D:\zzz\us5,两种图像都有778张，请注意每张图像的长和宽不都一样需要调整，需要先进行归一化处理，需要比较大量数据确保结果的正确性，需要判断超声图像与自然图像的像素值分布是否存在显著差异，需要统计所有结果进行差异性检验和分析，需要可视化使结果尽量明显

以下是基于 Python 的代码实现：

import numpy as np
import os
import cv2
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt


# 定义图像归一化函数
def normalize_image(img):
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = cv2.resize(img, (256, 256))  # 调整图像大小为256*256
    img = cv2.normalize(img.astype('float'), None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX)  # 将像素值归一化到0-1之间
    return img


# 加载超声图像与自然图像
na5_path = 'D:/zzz/na5'
us5_path = 'D:/zzz/us5'
na5_images = []
us5_images = []
for filename in os.listdir(na5_path):
    img = cv2.imread(os.path.join(na5_path, filename))
    img = normalize_image(img)
    na5_images.append(img)
for filename in os.listdir(us5_path):
    img = cv2.imread(os.path.join(us5_path, filename))
    img = normalize_image(img)
    us5_images.append(img)


# 计算超声图像与自然图像的像素值分布
na5_means = []
us5_means = []
for i in range(len(na5_images)):
    na5_means.append(np.mean(na5_images[i]))
for i in range(len(us5_images)):
    us5_means.append(np.mean(us5_images[i]))


# 绘制超声图像与自然图像的像素值分布直方图
na5_hist = plt.hist(na5_means, bins=20, alpha=0.5, label='na5')
us5_hist = plt.hist(us5_means, bins=20, alpha=0.5, label='us5')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()


# 进行差异性检验和分析
t, p = stats.ttest_ind(na5_means, us5_means)
print('t-statistic = %g, p-value = %g' % (t, p))

上述代码首先定义了一个图像归一化函数normalize_image()，该函数将图像转换为灰度图像，调整大小为256*256，然后将像素值归一化到0-1之间。

接着，代码加载超声图像和自然图像，使用normalize_image()函数进行归一化处理，并计算它们的像素值分布。通过绘制直方图，我们可以比较容易地观察到两者之间的差异。

最后，代码使用Scipy库中的ttest_ind()函数进行差异性检验和分析，并输出t统计量和p值。如果p值小于设定的显著性水平，我们就可以拒绝零假设并认为两者之间存在显著差异。