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，需要对比两种图像的特征必须包括颜色，纹理，形状，需要用到概率分布，需要用到机器学习，包括完整详细复杂代码

这是一项复杂的任务，需要多种技术的组合才能完成。以下是一个基本的框架，涉及到的技术包括图像处理、机器学习和统计分析。

1. 数据收集和预处理

收集超声图像和自然图像，并将它们转换为数字图像（即像素阵列）。对于每个图像，计算其颜色分布、纹理和形状特征。这可以使用OpenCV和scikit-image等库进行计算。

2. 特征提取和选择

对于每个图像，提取颜色、纹理和形状特征。这可能包括灰度直方图、颜色直方图、LBP、HOG和形状描述符（如Hu矩）。通过使用特征选择技术，可以选择最重要的特征，以减少维度并改善分类结果。

3. 概率模型的建立

根据所选特征，建立两个概率模型：一个用于超声图像，另一个用于自然图像。对于每个模型，使用训练集计算每个特征的概率分布。这可以使用scikit-learn等库完成。

4. 样本分类

对于测试集中的每个图像，使用两个概率模型计算其属于超声图像或自然图像的概率。可以使用朴素贝叶斯分类器或其他分类器进行分类。根据分类结果，可以计算分类准确率和其他性能指标。

5. 统计分析

通过比较两个概率模型的特征分布，可以确定超声图像和自然图像之间的差异。可以使用假设检验或其他统计方法进行分析。

以下是一个基本的Python代码框架，展示了如何实现上述任务：

import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern, hog
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Step 1: 数据收集和预处理
# 收集超声图像和自然图像
# 转换为数字图像（即像素阵列）
# 计算每个图像的颜色、纹理和形状特征
# 特征存储在X数组中，标签存储在y数组中

X = []
y = []

# TODO: 数据收集和预处理

# Step 2: 特征提取和选择
# 提取颜色、纹理和形状特征
# 选择最重要的特征，以减少维度并改善分类结果

# TODO: 特征提取和选择

# Step 3: 概率模型的建立
# 建立两个概率模型，一个用于超声图像，另一个用于自然图像
# 计算每个特征的概率分布

X_sono = np.array([x for x, t in zip(X, y) if t == 'sono'])
X_nature = np.array([x for x, t in zip(X, y) if t == 'nature'])

p_color_sono = # 计算颜色分布的概率
p_color_nature = # 计算颜色分布的概率
p_texture_sono = # 计算纹理特征的概率
p_texture_nature = # 计算纹理特征的概率
p_shape_sono = # 计算形状特征的概率
p_shape_nature = # 计算形状特征的概率

# Step 4: 样本分类
# 对于测试集中的每个图像，使用两个概率模型计算其属于超声图像或自然图像的概率
# 使用朴素贝叶斯分类器或其他分类器进行分类

X_test = []
y_test = []

# TODO: 准备测试数据

y_pred = []
for x in X_test:
    p_sono = # 计算超声图像概率
    p_nature = # 计算自然图像概率
    if p_sono > p_nature:
        y_pred.append('sono')
    else:
        y_pred.append('nature')

# 计算分类准确率和其他性能指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# TODO: 计算其他性能指标

# Step 5: 统计分析
# 比较两个概率模型的特征分布，确定超声图像和自然图像之间的差异

# TODO: 统计分析

请注意，这只是一个基本的框架，需要根据您的具体需求进行修改和优化。同时，实现这个框架需要大量的数据和计算资源，因此您需要准备足够的数据和计算能力。