Mahalanobis Distance digunakan dalam Digital Image Processing untuk mengidentifikasi nilai variant selama pengklasifikasian gambar.

Mahalanobis distance adalah suatu metode statistika yang digunakan untuk mendapatkan suatu data dengan jarak tertentu terhadap mean data tersebut sehingga diperoleh suatu penyebaran data yang memiliki pola terhadap nilai mean. Berikut adalah rumus dari mahalanobis distance:

Metode ini memiliki karakteristik yaitu dilihat dari rumusnya metode ini memiliki nilai penguat yang fleksibel sehingga mudah disesuaikan dengan perubahan kondisi, hal ini yang menyebabkan metode ini lebih akurat dibanding metode lain yang juga digunakan untuk mencari nilai penyebaran data, misal metode Euclidean distance. Penguat dari mahalanibis distance ini ada pada nilai covariannya, nilai penguat ini yang membuat mahalanobis distance memiliki bidang atau luasan yang berbentuk ellips.

Bentuk penyebaran dari mahalanobis distance ini adalah berupa bidang ellips, makin besar nilai matrik covarian (<1)