Modelli di probabilita' per la classificazione e la rivelazione in immagini iperspettrali

Nell'affrontare problemi di classificazione e rilevazione di immagini iperspettrali utilizzando metodi statistici, la definizione di un modello di probabilità per le grandezze impiegate nelle regole di decisione degli algoritmi permette di prevederne le prestazioni e derivare i criteri di progetto. In questo lavoro si analizza statisticamente una grandezza utilizzata da diversi algoritmi e proporzionale alla distanza di Mahalanobis. In particolare, si propongono cinque modelli e per ognuno si definisce una metodologia per stimare i valori dei parametri che garantiscono l'adattamento alla distribuzione dei dati reali. In relazione ad un algoritmo di rivelazione si discutono le deviazioni delle prestazioni rispetto al modello gaussiano. --------------------------------------------------------------------------------