In medical applications, the accurate registrations of two images are very important issue in order to achieve optimal results. The present study introduced a technique that mixes the pixel and feature matching methods. The study produced a registration method which matched MRI brain samples. The method was validated and parameters were tuned to increase the accuracy and speed of the registration process. The registration process is divided into four main steps: feature extraction, find matches, ICP Algorithm and align processes. The feature extraction step admits desirable operations, which have been shown to greatly ameliorate the registration process. The main step is to extract key points using, Harris corner detector. The key points are then paired to provide point correspondences. The alignment process uses the ICP algorithm to implement a rigid transformation using point correspondences. Results show that registration using the proposed method has produced relatively good results and that it is very important to find interesting features and strong point correspondences.

تعتبر مسألة تطابق الصور من المواضيع المهمة جدا والحرجة في التطبيقات الطبية المستخدمة في مجال الحاسوب، ومن المهم جدا أن تكون عملية التطابق دقيقة وصحيحة من أجل الحصول على نتائج موثوقة. سعت هذه الدراسة إلى تقديم تقنية تدمج بين استخدام الطرق المعتمدة على استخلاص الصفات الخاصة بالصورة مع الطرق التي تستخدم نقاط الصورة نفسها في العمل. تضمنت عملية التطابق المقترحة أربع مراحل متتابعة هي: استخلاص الصفات، إيجاد المتطابقات بين الصورتين، تطبيق خوارزمية ICP ومن ثم تطابق الصورتين . تم استخلاص الصفات باستخدام Harris corner decoder ثم إيجاد النقاط المتطابقة في كلتا الصورتين ليتم تطبيق rigid transformation على تلك المتطابقات من خلال تنفيذ خوارزمية ICP . وقد أثبتت النتائج المستحصلة من تطبيق الطريقة المقترحة نجاحها في الوصول إلى نتائج جيدة، كما أثبتت أهمية إيجاد النقاط المهمة والنقاط المتطابقة في الصورتين في دقة وموثوقية النتائج.