火炮身管内膛疵病检测是火炮使用与维护中的必要项目,通过火炮身管窥膛检测系统获得身管内膛全景图像,可为火炮武器系统的设计和维护提供有效的参考依据,具有重要的指导意义。火炮窥膛检测系统通常采用机电驱动结合光电探测方式,通过后期数据处理获取火炮身管内膛全景图像。目前,通过分段获取身管内膛图像进而拼接成全景图像,是火炮身管内膛检测领域的研究热点。本文运用改进的图像拼接算法,通过对获取的图像数据开展拼接研究,完成火炮身管内膛全景图像。首先基于自主设计的火炮身管窥膛检测系统,建立光学探测系统数学模型以及图像拼接模型；其次针对已有的特征点匹配算法存在较多误匹配的缺陷,提出了基于单类聚类算法和多类聚类算法的特征点匹配方法,提高了图像配准的精度和稳定性；然后结合投影矩阵建立非线性模型及其三次曲线简化模型,提出了基于位置的非线性图像拼接算法,消除了检测系统在行进运动过程中的振动而导致的图像变形干扰,有效地实现了变形图像拼接；最后通过实验研究,实现了某型火炮身管内膛图像的拼接,获取了无明显畸变、平滑清晰的全景图像。通过本文的研究,运用基于聚类的特征点配准算法和基于位置的非线性图像拼接算法,获取了火炮身管内膛全景图像,为火炮内膛疵病的检测提供了数据支撑,取得了有效的结果。