X射线成像检测系统在对具有大厚度比的复杂结构件进行X射线透照成像时，传统的固定电压成像模式易出现过曝光和欠曝光现象，导致构件结构信息缺失严重。为此，中北大学无损检测中心提出了变电压X射线成像技术，通过X射线检测系统的自适应控制、有效信息的提取、信息融合等过程，实现了大厚度比复杂结构件的X射线检测。该技术在信息融合的过程中，依据理想单能X射线假设下建立的灰度－电压－厚度模型确定融合图像的权值，由于X射线的多能性，其融合权值不准确，需要人工进行调整，且实施复杂，对材料和系统物理条件的依赖性严重，这些都限制了其在工程上的应用。本论文在变电压X射线成像技术的基础上，研究大厚度比复杂结构件的X射线序列图像融合问题。在分析大厚度比复杂构件的X射线序列图像特点的基础上，结合图像融合理论和方法，分别在空间域和变换域进行融合，不改变现有X射线成像检测系统硬件组成的条件下，实现了大厚度比复杂结构件的X射线检测。本论文的主要研究工作如下：（1）在X射线图像最佳灰度带的基础上，引入X射线曝光度的概念，对复杂结构件的X射线序列图像在空间域进行了简单快速的融合。提出基于曝光度的直接融合法、基于曝光度和金字塔变换相结合的融合法、基于分层算法的融合法等三种空间域的X射线序列图像的融合算法。实验结果验证了几种融合方法的有效性。（2）针对空间域算法中出现的灰度偏移问题，提出基于支持度变换的X射线序列图像的融合法。制定了基于主成分分析的低频近似图像的融合规则和基于局部区域能量的支持度序列图像的融合规则。为了减小源序列图像中伪边缘对融合结果的影响，对伪边缘进行了检测和预处理。实验结果表明，与空间域的图像融合算法相比，融合结果不会出现灰度偏移的问题，噪声小，融合效果更佳。（3）为了实现对包含较多细小细节的大厚度比复杂结构件的X射线序列图像的融合，提出基于无下采样Contourlet变换（NSCT）的融合法。由于NSCT具有多尺度、多方向、平移不变性、子带图像和源图像大小相同等优点，提出基于NSCT的X射线序列图像融合框架，并制定了基于主成分分析的低频融合策略和基于局部区域能量的高频融合策略。实验结果证明，与基于支持度变换的融合算法相比，该算法对包含细节更多的复杂构件具有更好的融合性能。