变能量X射线成像技术在不改变硬件条件下，可以实现对复杂结构件的X射线成像检测。通过对不同能量下的图像经有效区域提取，图像融合，得到一幅包含所有结构信息的图像。目前现有的图像融合方法，是基于X射线为理想单能情况下建立的模型，而由于实际X射线的多能谱特性，限制了该技术的实际推广应用。为此，本文对变能量X射线的图像融合以及灰度表征方法进行了研究，强调了结果图像的灰度表征特性。首先，从理论上在成像曲线小区域线性的基础上，分析并推导了低动态图像与融合生成高动态图像之间的灰度对应关系，进而分别选取最佳成像电压下的区域，从而将高动态范围图像的求解问题转换为最优化问题；并通过实验验证了融合方法的可行性。其次，针对图像融合方法只关注信息叠加却忽略图像灰度与物体厚度之间的真实物理关系的缺陷，研究了融合图像的灰度表征问题。将融合图像作为输入，将16Bit真实高动态图像作为输出，利用神经网络法构建融合图像的灰度表征模型。同时对不同材质的被测物体，建立了灰度修正模型，进而实现了不同材质融合图像的灰度正确表征。实验结果表明：该方法可以有效的从物理意义上拓展了低动态成像设备的动态范围。