Предложен алгоритм масштабной адаптации функций-прототипов, представляющих классы образов, выполняющий идентификацию параметров нелинейных масштабных искажений, содержащихся в функциях, представляющих наблюдаемые реализации образов, и последующее преобразование исходной функции-прототипа с использованием ранее предложенной модели. Алгоритм работает на классе образов регулярных фазовых процессов, обладающих свойством квазиподобия формы. Рассмотрены две модели масштабных нелинейных преобразований – симметричная и несимметричная. Выполнена экспериментальная апробация алгоритма на образах прототипов фрагментов речевых сигналов и электрокардиосигналов. Приведены примеры и экспериментальные данные, подтверждающие эффективность алгоритма