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Für die 2D/3D-Registrierung von Bilddatensätzen eines Patienten werden verschiedene intensitätsbasierte Ähnlichkeitsmaße eingesetzt. Diese haben den Nachteil, dass sie nur auf bestimmten Bilddaten gute Ergebnisse liefern und zusätzlich heuristisch parameterisiert werden müssen. In diesem Beitrag wird ein neues Verfahren vorgestellt, dass beliebig viele Ähnlichkeitsmaße integriert und automatisch das für den jeweiligen Bilddatensatz geeignetste am höchsten gewichtet. Dazu werden die freien Parameter der Maße an das Bildmaterial automatisch adaptiert. Unsere Experimente belegen die Wirksamkeit der Methode.