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A malária é uma doença infecciosa que é diagnosticada principalmente pela avaliação microscópica visual de esfregaços de sangue corados com Giemsa. Como representa um grave problema de saúde global, a automatização do processo de avaliação é de grande importância. Assim, para o diagnóstico da malária criamos uma base de dados de glóbulos vermelhos não infectados e células infectadas por parasitas da malária e avaliamos o desempenho dessas características no conjunto de glóbulos vermelhos da base de dados criada. Para automatizar o processo de criação da base de dados, é proposto um método de segmentação, a saber, a Retenção Mínima de Erro de Poisson, que determinou as regiões na imagem original correspondentes aos glóbulos vermelhos individuais, parasitas e células sobrepostas e ocluídas separadas. A parte principal deste trabalho é dedicada à extração de características das imagens de eritrócitos que poderiam ser usadas para distinguir entre eritrócitos infectados e não infectados. Propomos um conjunto de características baseado na distância e intensidade celular e, portanto, avaliamos o desempenho dessas características com o conjunto de dados de treinamento composto por pontos de características infectadas e não infectadas. Os resultados demonstraram que estas características podem ser utilizadas com sucesso.