机器视觉是一门涉及神经生物学、人工智能、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。一般将机器视觉分为通用视觉和目的视觉。 本文以皮肤症状的识别为具体应用对象，进行了图像处理系统的工程实现的实践，属于目的机器视觉的研究范畴。 本文完成了图像处理系统的硬件及软件的部分设计，主要的工作：①在基于TMS320C6711DSP的扩展总线上，提出了一种图像采集与回放的子板设计方案；②编写了系统的驱动程序，使其能够完成图像数据的采集、读、处理、写、显示，图像数据的上传和回放以及应用程序的固化等功能；③完成了独立于PC机平台的常用图像处理算法软件平台的设计；④提出了针对皮肤症状图像的颜色空间的转换、图像分割、数学形态学后处理、边缘检测、症状特征提取、特征选择以及基于马氏距离函数的症状识别分类的处理方法并对这些算法予以了C语言程序的实现，从而实现了独立于PC机平台运行的皮肤症状图像的识别系统。 本文提出的设计思想和方法、运用的手段和工具、给出的子板硬件设计方案和提出的图像处理算法及其程序实现，对皮肤症状识别系统的研发，具有开拓性的实用意义，为智能皮肤显微镜的SOC(Systemonchip)芯片的研发提供了一个坚实的基础。 在本图像处理系统硬件平台的基础上，配上适当的应用软件，可方便地应用于安保监控，指纹、文物、首饰鉴定等领域，具有广阔的应用前景。