Pengukuran kesamaan atau similarity measure adalah hal penting dalam image registration. Dalam penelitian kali ini penulis mengukur kesamaan dari dua buah gambar yang salah satunya sudah diregistrasikan dimana gambar pertama menjadi groundtruth. Pengukuran kesamaan telah banyak diteliti sebelumnya dengan banyak metode dengan hasil yang baik, tetapi masih ditemukan beberapa celah dimana pengukuran kesamaan tidak bisa diterapkan di semua kondisi. Sparse Representation (SR) adalah salah satu metode dalam pengukuran kesamaan di image registration dimana metode ini menghitung melalui indeks sparsness dari gambar. Keunggulan dari metode SR ini adalah akurasi dari kemiripan/kesamaan dari gambar masukan yang bisa terhitung dengan baik. Metode SR ini juga cukup kuat dalam menangani gambar dalam intensitas distorsi yang besar, yang banyak terdapat dalam gambar medis, gambar jarak yang jauh yang disebabkan perbedaan modalitas akuisisi dan kondisi iluminasi.
Hasil yang didapatkan dalam penelitian ini antara lain nilai Root Mean Square Error (RMSE) dengan nilai terbaik sebesar 39,5825, nilai Peak-Signal to Noise Ratio (PSNR) dengan nilai terbaik 16,18 dB, nilai Structural Similarity Index (SSIM) dengan nilai terbaik 0,8318, nilai Correlation Coefficient (CC) dengan nilai terbaik 0,732, dan nilai Coherence dengan nilai terbaik 0,268.