递变能量X射线成像技术是针对复杂结构件无法进行高动态正常成像而提出的，通过递变能量图像序列获取、重组及融合，扩展成像系统动态范围，完整再现工件结构信息。目前该技术中的图像融合算法，是基于理想单能情况下灰度—电压—厚度模型进行加权融合，但由于X射线的实际多谱性，其融合权值需在人工参与下进行动态调整，从而限制了该技术的工程应用。为此本文进行递变能量的X射线图像序列的融合算法研究，强调融合过程的自适应性和融合结果的物理表征意义。首先，采用基于主成分分析的方法对递变能量X射线图像序列融合，通过图像序列的各主成分，获取融合图像，实现了融合权值的自适应获取；其次，提出了基于图像灰度一致性的融合方法，借助图像间距离，构建融合模型，求解模型后获取融合权值，得融合图像，使融合权值具有物理表征意义；最后，针对前两种方法中每个电压下的图像整体参与融合，其过曝光和欠曝光区域的参与降低了融合质量，以及缺乏判断参与融合图像序列的截止机制问题，提出了基于X射线图像有效区域提取的融合方法，该方法通过建立图像质量评价模型实现有效区域的自适应提取，通过递归融合实现图像序列的自适应截止。实验表明：论文提出的三种方法均能完整再现复杂工件的结构信息，但是究其结果的物理表征意义来看，基于X射线图像有效区域提取的融合方法的融合结果更接近实际图像。