La proyección de franjas por perfilometría (FPP) se ha aplicado extensamente en varios campos debido a su alta velocidad, precisión y densidad de datos. Sin embargo, medir objetos con superficies altamente reflectantes o de alto rango dinámico sigue siendo un desafío al usar FPP. Se han propuesto varios métodos de fusión de imágenes de múltiples exposiciones que han mejorado con éxito el rendimiento de medición para este tipo de objetos. Normalmente, estos métodos tienen una secuencia de configuraciones de exposición relativamente fija, determinada por experiencias prácticas o experimentos de prueba y error, lo que puede disminuir la eficiencia de todo el proceso de medición y puede tener menos robustez con respecto a diversas condiciones de iluminación ambiental y propiedades reflectantes del objeto. En este artículo, se propone un nuevo método de fusión de imágenes de múltiples exposiciones auto-adaptativo con dos áreas de mejora relacionadas con la optimización adaptativa de la exposición inicial y la secuencia de exposición. Primero, al introducir la teoría de la entropía de la información, combinada con un análisis de la caracterización de la entropía de la imagen de franjas, se propone un método de búsqueda de exposición inicial adaptativa. Luego, se describe un método de generación de secuencias de exposición basado en dicotomía. Sobre la base de estas dos mejoras, se proporciona un nuevo método de fusión de imágenes de múltiples exposiciones auto-adaptativo para FPP, así como sus procedimientos detallados. Los resultados experimentales validan el rendimiento del método de fusión de imágenes de múltiples exposiciones auto-adaptativo propuesto a través de la medición de objetos con diferencias en la reflectividad de la superficie bajo diferentes condiciones de iluminación ambiental.