本论文以单源多能量X射线成像系统为实验仪器，不同种类的楔形阶梯材料为实验样本，结合由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)的网络数据库提供的原子序数1～100的单元素及由这些单元素组成的化合物在0.001～100000 MeV能量X射线下的质量衰减系数，研究了多能多视角X射线下物质鉴别的方法。　　波长极短的X射线具有很强的穿透力，可以透射大多数物质而造成自身能量的衰减，对于不同的物质，由于其元素组成和各元素所占比重的不同，具有不同的等效原子序数和密度，因此对X射线的衰减吸收作用也不同。不同的物质经X射线透射后，平板探测器上会采集到不同强度的信号，经过数模转换及数字图像处理后，得到具有灰度变化的透射图像，这便是X射线透射成像的基础。　　本文首先通过不同能量X射线下的透射成像实验，建立有机物、混合物和无机物三种物质的分类边界曲线模型，并提取多能量X射线下的物质属性值R，该值的大小和物质的等效原子密切相关，为减小物体厚度对R值计算准确性的干扰，构建二维属性空间模型，使用隶属度选举法鉴别物质种类。然后根据NIST提供的实验数据，探究质量衰减系数随X射线光子能量变化的规律，以及物质的质量衰减系数与物质等效原子序数之间的关系，提出一种根据多能量X射线下单元素的Z-R拟合曲线计算化合物等效原子序数的方法，并通过实际样本材料，验证了该方法具有较高的准确性;同时，研究等效原子序数直接重建算法计算物质的等效原子序数，利用多能量技术提高其计算准确性。最后，初步研究多视角成像技术，用于估算被测物体的厚度，进而计算其质量密度，同时根据不同视角下的透射成像实验，计算不同样本的物质属性值R。　　透射图像的伪彩色处理部分，通过对比分析不同的彩色模型，根据对不同物质的鉴别结果，设计两种新的彩色编码方案，提高不同物质间的区分度。