La detección de malware siempre ha sido un tema candente en el campo de la ciberseguridad. Con la investigación continua a lo largo de los años, se han propuesto y logrado buenos resultados muchos métodos de investigación y herramientas de detección basadas en la visualización de código. Sin embargo, en el proceso de visualización de código, los métodos existentes presentan algunos problemas como la escasez de características, la pérdida de características y una dependencia excesiva del análisis manual. Para abordar estos problemas, proponemos en este documento un método de visualización de código con adaptación de tamaño de imagen de múltiples canales (MC-ISA) que puede detectar muestras a gran escala de manera más rápida sin análisis manual inverso. Los resultados experimentales demuestran que MC-ISA logra tanto una mayor precisión como una puntuación F1 más alta que el algoritmo B2M existente después de introducir tres mecanismos que incluyen adaptación de tamaño de imagen, mejora de color y mejora de múltiples canales.