El ruido de intensidad variable espacialmente es una fuente común de distorsión en imágenes médicas y suele estar asociado con una precisión reducida en el registro de imágenes médicas. En este artículo, proponemos dos algoritmos de registro de imágenes de múltiple resolución basados en la Descomposición en Modos Empíricos (EMD) que son robustos contra ruido aditivo variable espacialmente. EMD es una herramienta de múltiple resolución que descompone una señal en varios patrones principales y componentes residuales. Nuestro primer algoritmo propuesto (LR-EMD) se basa en el registro de mapas de características EMD de imágenes flotantes y de referencia en varias resoluciones. En el segundo algoritmo (AFR-EMD), primero extraemos un único mapa de características promedio basado en EMD y luego utilizamos un algoritmo simple jerárquico de múltiple resolución para registrar los mapas de características promedio. Luego mostramos el rendimiento superior de ambos algoritmos en el registro de resonancias magnéticas cerebrales y también imágenes de retina. Para el registro de imágenes de resonancia magnética cerebral, utilizando la información mutua como medida de similitud, tanto AFR-EMD como LR-EMD logran una tasa de error más baja en la intensidad (42% y 32%, respectivamente) y una tasa de error más baja en la transformación (52% y 41%, respectivamente) en comparación con el registro jerárquico basado en la intensidad. Nuestros resultados sugieren que los dos algoritmos propuestos ofrecen soluciones robustas de registro en presencia de ruido variable espacialmente.