Como uno de los pasos críticos en el análisis y procesamiento de imágenes cerebrales, el registro de imágenes cerebrales juega un papel significativo. En este documento, propusimos una técnica de registro de imágenes cerebrales humanas basada en la morfología del tejido in vivo para abordar los problemas del registro de imágenes previas. Primero, se extrajeron y combinaron diferentes puntos característicos, incluidos aquellos en el límite de diferentes tejidos cerebrales y aquellos de máximo o mínimo de la imagen original. En segundo lugar, los puntos característicos fueron seleccionados eliminando sus pares de coincidencia incorrectos entre la imagen móvil y la imagen de referencia. Finalmente, los pares de coincidencia restantes de puntos característicos se utilizaron para generar los parámetros del modelo de transformación espacial, con los cuales el registro de imágenes cerebrales puede completarse combinando técnicas de interpolación. Los resultados mostraron que en comparación con los algoritmos Surf, Demons y Sift, el método propuesto puede funcionar mejor no solo para cuatro indicadores cuantitativos (diferencias cuadráticas medias, correlación cruzada normalizada, información mutua normalizada e información mutua) sino también en la ubicación espacial, tamaño, contorno de apariencia y detalles de registro. Los hallazgos pueden sugerir que el método propuesto será de gran valor para la reconstrucción de imágenes cerebrales, fusión y análisis de comparación estadística.