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有颜色，纹理，形状，差异性分析方法也需要多种，包括完整详细复杂代码

这个课题需要用到图像处理和机器学习相关的知识，下面是一个基本的思路：

1. 数据收集：收集大量的超声图像和自然图像，可以使用公开的数据集或者自己采集。

2. 数据预处理：对于每个图像，需要先进行预处理，包括图像缩放、裁剪、灰度化、归一化等。

3. 特征提取：使用常用的特征提取方法，如局部二值模式(LBP)、灰度共生矩阵(GLCM)、方向梯度直方图(HOG)等，提取颜色、纹理、形状等特征。

4. 模型训练：将提取出的特征作为训练集，使用机器学习算法进行训练，如支持向量机(SVM)、决策树(Decision Tree)、深度学习等。

5. 模型测试：用测试集对模型进行测试，计算准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能。

6. 差异性分析：通过比较两种图像的特征，计算它们之间的相似性或差异性，可以使用欧氏距离、余弦相似度等方法进行分析。可以将差异性分析结果可视化，辅助研究者理解数据。

以下是一个简单的代码示例，供参考：

import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern, greycomatrix, greycoprops
from sklearn import svm

# 数据预处理
def preprocess(image):
    image = cv2.resize(image, (256, 256)) # 缩放为256x256大小
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度化
    image = cv2.normalize(image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 归一化
    return image

# 特征提取 - 颜色特征
def color_feature(image):
    mean = cv2.mean(image) # 计算均值
    return mean

# 特征提取 - 纹理特征
def texture_feature(image):
    lbp = local_binary_pattern(image, 8, 1) # 计算LBP特征
    glcm = greycomatrix(lbp, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4]) # 计算GLCM矩阵
    contrast = greycoprops(glcm, 'contrast').ravel() # 提取对比度特征
    homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity').ravel() # 提取一致性特征
    return np.hstack([contrast, homogeneity])

# 特征提取 - 形状特征
def shape_feature(image):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 提取轮廓
    area = 0
    perimeter = 0
    for cnt in contours:
        area += cv2.contourArea(cnt) # 计算面积
        perimeter += cv2.arcLength(cnt, True) # 计算周长
    return np.array([area, perimeter])

# 训练模型
def train_model(X, y):
    clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0) # 创建SVM分类器
    clf.fit(X, y) # 训练模型
    return clf

# 测试模型
def test_model(clf, X, y):
    y_pred = clf.predict(X) # 预测标签
    acc = np.sum(y_pred == y) / len(y) # 计算准确率
    return acc

# 差异性分析
def diff_analysis(X1, X2):
    dist = np.linalg.norm(X1 - X2) # 计算欧氏距离
    sim = np.dot(X1, X2) / (np.linalg.norm(X1) * np.linalg.norm(X2)) # 计算余弦相似度
    return dist, sim

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 数据收集
    ultrasound_images = [...] # 超声图像数据集
    natural_images = [...] # 自然图像数据集
    labels = [...] # 数据标签

    # 特征提取
    X = []
    for image in ultrasound_images:
        image = preprocess(image)
        color = color_feature(image)
        texture = texture_feature(image)
        shape = shape_feature(image)
        feature = np.hstack([color, texture, shape])
        X.append(feature)
    for image in natural_images:
        image = preprocess(image)
        color = color_feature(image)
        texture = texture_feature(image)
        shape = shape_feature(image)
        feature = np.hstack([color, texture, shape])
        X.append(feature)
    X = np.array(X)
    y = np.array(labels)

    # 模型训练
    clf = train_model(X, y)

    # 模型测试
    acc = test_model(clf, X, y)
    print('Accuracy:', acc)

    # 差异性分析
    image1 = ultrasound_images[0]
    image2 = natural_images[0]
    feature1 = preprocess(image1)
    feature2 = preprocess(image2)
    diff_dist, diff_sim = diff_analysis(feature1, feature2)
    print('Difference Distance:', diff_dist)
    print('Difference Similarity:', diff_sim)

这只是一个简单的示例，具体实现还需要根据具体情况进行调整和优化。