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，需要对比两种图像的特征有颜色，纹理，形状等，差异性分析需要设计多种，包括完整详细代码

这个问题非常复杂，而且需要对图像处理和概率统计有一定的了解。以下是一个简单的示例代码，它比较了两幅图像之间的颜色分布。

首先，你需要安装必要的Python库，包括numpy、matplotlib和opencv-python，可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy matplotlib opencv-python

然后，你需要导入这些库，并读取两幅图像。假设这两幅图像是一张自然风景图片和一张超声图片。你可以使用以下代码读取这两幅图像并显示它们：

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

# 读取自然风景图片和超声图片
natural_img = cv2.imread('natural.jpg')
ultrasound_img = cv2.imread('ultrasound.jpg')

# 将BGR格式的图像转换为RGB格式
natural_img = cv2.cvtColor(natural_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
ultrasound_img = cv2.cvtColor(ultrasound_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 显示这两幅图像
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(natural_img)
plt.title('Natural Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(ultrasound_img)
plt.title('Ultrasound Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

接下来，你需要计算这两幅图像的颜色分布。你可以使用numpy.histogram函数来计算图像中每个通道的像素值的直方图。在这里，我们使用了8个bin，将0到255的像素值范围划分为8个区间。

# 计算自然风景图片和超声图片的颜色分布
natural_hist = np.zeros((3, 8))
ultrasound_hist = np.zeros((3, 8))

for i in range(3):
    natural_hist[i], _ = np.histogram(natural_img[:, :, i], bins=8, range=(0, 255))
    ultrasound_hist[i], _ = np.histogram(ultrasound_img[:, :, i], bins=8, range=(0, 255))

# 将颜色分布归一化为概率分布
natural_hist = natural_hist / np.sum(natural_hist)
ultrasound_hist = ultrasound_hist / np.sum(ultrasound_hist)

最后，你可以使用KL散度来比较这两幅图像的颜色分布。KL散度是衡量两个概率分布之间差异的一种方法，它的值越小表示两个分布越相似。

# 计算自然风景图片和超声图片的KL散度
kl_divergence = np.sum(natural_hist * np.log(natural_hist / ultrasound_hist))
print('KL Divergence:', kl_divergence)

完整代码如下：

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

# 读取自然风景图片和超声图片
natural_img = cv2.imread('natural.jpg')
ultrasound_img = cv2.imread('ultrasound.jpg')

# 将BGR格式的图像转换为RGB格式
natural_img = cv2.cvtColor(natural_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
ultrasound_img = cv2.cvtColor(ultrasound_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 显示这两幅图像
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(natural_img)
plt.title('Natural Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(ultrasound_img)
plt.title('Ultrasound Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

# 计算自然风景图片和超声图片的颜色分布
natural_hist = np.zeros((3, 8))
ultrasound_hist = np.zeros((3, 8))

for i in range(3):
    natural_hist[i], _ = np.histogram(natural_img[:, :, i], bins=8, range=(0, 255))
    ultrasound_hist[i], _ = np.histogram(ultrasound_img[:, :, i], bins=8, range=(0, 255))

# 将颜色分布归一化为概率分布
natural_hist = natural_hist / np.sum(natural_hist)
ultrasound_hist = ultrasound_hist / np.sum(ultrasound_hist)

# 计算自然风景图片和超声图片的KL散度
kl_divergence = np.sum(natural_hist * np.log(natural_hist / ultrasound_hist))
print('KL Divergence:', kl_divergence)

注意，这个示例只是比较了两幅图像的颜色分布，而且只使用了8个bin。在实际应用中，你需要考虑更多的特征和更多的bin来得到更准确的结果。此外，KL散度也不是唯一的比较概率分布差异的方法，你可以使用其他方法来比较这两幅图像之间的差异。