如何用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，需要分析大量图像以确保结果的真实性，包括完整详细代码

这个问题涉及到图像处理、概率统计和机器学习等多个领域，需要综合运用相关知识才能完成。下面是一个大致的实现思路，供参考：

1. 数据采集与预处理

首先需要准备两组数据集：一组是超声图像，一组是自然图像。可以从公共数据集中获取或者自行采集。然后需要对这些图像进行预处理，包括去噪、裁剪、缩放等操作，以保证数据的统一性和可比性。

2. 特征提取

接下来需要从每个图像中提取出一些特征。对于超声图像来说，可以提取出一些形态学特征，比如轮廓、边缘、纹理等；对于自然图像来说，可以提取出一些颜色、纹理、形状等特征。这里可以使用一些经典的特征提取算法，比如LBP、HOG等。

3. 概率分布拟合

得到了所有图像的特征之后，需要将它们转化成概率分布。可以使用一些概率分布拟合算法，比如高斯混合模型、核密度估计等。对于每个特征，可以分别拟合一个概率分布，也可以将多个特征组合起来拟合一个联合分布。

4. 差异性分析

最后，可以使用一些统计方法来比较两组数据集的概率分布，以分析它们的差异性。比如可以计算KL散度、JS散度等指标，或者使用一些假设检验方法，比如t检验、KS检验等。

下面是一个示例代码，其中使用了LBP算法提取图像特征，并使用高斯混合模型拟合概率分布：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 读取图像并进行LBP特征提取
def get_lbp_feature(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    lbp = cv2.LBP(gray, 8, 1, cv2.LBP_UNIFORM)
    hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), 256, [0, 256])
    return hist

# 读取超声图像和自然图像，并提取LBP特征
us_imgs = []
natural_imgs = []
for i in range(100):
    us_img = cv2.imread('us_{}.jpg'.format(i))
    natural_img = cv2.imread('natural_{}.jpg'.format(i))
    us_feature = get_lbp_feature(us_img)
    natural_feature = get_lbp_feature(natural_img)
    us_imgs.append(us_feature)
    natural_imgs.append(natural_feature)

# 使用高斯混合模型拟合概率分布
us_gmm = GaussianMixture(n_components=3)
us_gmm.fit(us_imgs)
natural_gmm = GaussianMixture(n_components=3)
natural_gmm.fit(natural_imgs)

# 计算KL散度
kl_divergence = cv2.compareHist(us_gmm.predict_proba(us_imgs), natural_gmm.predict_proba(natural_imgs), cv2.HISTCMP_KL_DIV)
print('KL散度：', kl_divergence)

需要注意的是，这只是一个示例代码，具体实现还需要根据具体情况进行调整和完善。