Muchas aplicaciones tecnológicas de nuestra época dependen de imágenes capturadas por múltiples cámaras. Tales aplicaciones incluyen la detección y reconocimiento de objetos en imágenes capturadas, el seguimiento de objetos y análisis de su movimiento, y la detección de cambios en la apariencia. El alineamiento de imágenes capturadas en diferentes momentos y/o desde diferentes ángulos es un paso de procesamiento clave en estas aplicaciones. Una de las tareas más desafiantes es desarrollar algoritmos rápidos para alinear con precisión imágenes perturbadas por varios tipos de transformaciones. El documento informa sobre un nuevo método utilizado para registrar imágenes en el caso de perturbaciones geométricas que incluyen rotaciones, traslaciones y escalado no uniforme. Las imágenes de entrada pueden ser monocromáticas o a color, y se preprocesan mediante un detector de bordes insensible al ruido para obtener versiones binarizadas. Se utilizan transformaciones de escalado isotrópico para calcular representaciones multi-escala de las entradas binarizadas. El algoritmo es de tipo memético y explota el hecho de que la computación realizada en representaciones reducidas generalmente produce soluciones iniciales prometedoras muy rápidamente. El método propuesto combina técnicas de computación bioinspiradas y evolutivas con búsqueda agrupada e implementa un procedimiento especialmente diseñado para abordar el problema de convergencia prematura en varias representaciones escaladas. Se realizaron una larga serie de pruebas en imágenes perturbadas, evidenciando la eficiencia de nuestro enfoque memético multi-escala. Además, un análisis comparativo ha demostrado que el algoritmo propuesto supera a algunos procedimientos de registro bien conocidos tanto en términos de precisión como de tiempo de ejecución.