建议你先看看人家的思路
1．算法思想
在实现全景视频（Panoramic Video）系统、地理信息系统（GIS）及其它一些应用的过程中，我们通常会碰到这样的一个问题，就是要把几幅小的图象拼接成一幅大的图象。为了能让计算机自动对准图象我们要求待拼接的图象边界有部分重叠，计算机正是利用这些信息进行匹配对准。匹配算法的总体思想是既要保证对准的精度，又要保证运算量不至过大。这里算法利用了图象的自身特性，既在一般图象中，相邻的象素点的灰度值相差不大。因此，可在第二幅图象的边界取一个网格，然后将网格在第一幅图象上移动，计算所有网格点的两幅图象对应象素点的RGB值的差的平方和。记录最小的值的网格位置，即认为是最佳匹配位置。（如图 1）为了减小运算量，我们将匹配分为两个步骤，第一步是粗略匹配，在该阶段网格每次水平或垂直移动一个网格间距。在完成粗略匹配之后，我们在当前最佳匹配点处进行精确匹配，在该阶段以当前最佳匹配点为中心，网格向上下、左右各移动一个小步长。初始步长为粗略拼接时移动步长的一半，即为半个网格间距。不断的与当前最小平方和进行比较，如果比当前值优，就替换当前最佳匹配点。循环进行这个过程每次步长减半，直到水平步长和垂直步长均为0为止。
现成的程序就算有，对你的图像可能也不适用，关键是要掌握技术。
其实，如果用相位相关能够把有位移的图象配准的话，旋转也是可以的。因为如果把直角坐标转换成极坐标，那样求旋转和求位移就是同一回事了。我现在应该是把直角坐标转成极坐标没弄好吧，所以角度求不对。
其实对于特征来说，不同的图象应该是不同的方法的，对于指纹来说，特征是很明显的。