Se presenta una metodologia para la segmentacion y la extraccion de caracteristicas automatica de las imagenes capilares. El principal problema que tienen estas imagenes es el bajo contraste entre los capilares y el fondo capilar. Para solucionar este inconveniente se selecciono automaticamente dentro de diferentes espacios de color los canales con mayor contraste usando analisis de componentes principales sopesadas. La integracion del Laplaciano y el crecimiento de regiones fue necesario para realizar la segmentacion de los capilares. En cuanto a la extraccion de caracteristicas se tomaron propiedades geometricas por cada capilar y se calcularon algunas propiedades morfologicas tales como: el ancho, el alto, la orientacion usando analisis de componentes principales PCA. Puesto que desde el punto de vista clinico la tortuosidad capilar es una caracteristica subjetiva se propuso un indice cuantitativo como la razon entre la dimension fractal y el area capilar que se llamo indice de tortuosidad. Por tecnicas de conteo y medida se calcularon: el perimetro, el area y la distancia entre capilares. La evaluacion del proceso se hizo con 3362 capilar es obtenidos de 135 imagenes capilar es de sujetos que no sufrian Lupus y 250 capilares de personas con Lupus, alcanzando un desempeno superior a l92 por ciento frente segmentacion es manuales realizadas por expertos en dermatologia.