随着互联网和多媒体技术的飞速发展,编辑、修改图像或视频变得越来越容易。数字图像及视频作为最直观的信息传播载体,其应用涉及司法公正、医疗理赔、新闻摄像、科学研究、国家安全等各个领域。经过恶意篡改的数字图像或视频无疑会对社会及国家造成严重的负面影响。因此,数字图像及视频的篡改取证研究已逐渐成为信息安全领域的研究热点。由于篡改意图和编辑软件的多种多样,人们可以对图像或视频进行各种不同方式的篡改。其中,复制-粘贴篡改是一种最简单和普遍使用的篡改方式。本文围绕数字图像及视频复制-粘贴篡改取证方法进行深入研究,主要工作包含以下三个方面:1、针对同幅图像复制-粘贴篡改,本文提出了一种基于局部强度顺序模式的检测算法。算法首先提取待测图像的局部强度顺序特征描述子,然后计算特征描述子间的夹角余弦距离进行特征匹配,并根据最近邻与次近邻距离的比值阈值寻找稳定的匹配点,最后计算匹配点对间的空间距离以移除误匹配点。实验表明,算法能够有效识别和定位复制-粘贴篡改位置,并且检测的准确率高,鲁棒性较强,能够抵抗缩放、旋转、亮度变化、高斯模糊、加性高斯白噪声、JPEG压缩等常见的后期处理操作。2、针对视频单帧连续多次复制-粘贴篡改,本文提出了一种基于量化离散余弦变换系数的检测算法。算法首先将视频转换为帧图像序列,然后采用量化后的离散余弦变换系数作为帧图像特征向量,并利用巴氏系数来衡量相邻帧间相似度,再根据设定的阈值找出相邻帧间相似度异常的可疑帧,最后根据这些可疑帧是否连续,以及连续出现的帧数来判断视频是否经过篡改,和定位篡改位置。实验表明,算法对不同场景的视频都能检测,不仅检测速度快,而且不受再压缩因素影响,算法的正确率高,漏检率低。3、针对视频帧率上转篡改,本文提出了一种基于光流周期特性的检测算法。算法首先将视频转为帧图像序列,然后采用Horn-Schunck光流法计算像素点在相邻帧间的水平方向、垂直方向光流矢量,并计算相邻帧间光流的变化率。最后利用快速傅里叶变换对光流变化率数据进行频谱分析,根据最高谱线的幅值与平均幅值的比值阈值来判别视频是否经过篡改。实验表明,算法不仅能够准确识别出经过帧率上转篡改的视频,而且提高了视频压缩的鲁棒性能。