随着计算机网络和图像处理技术的快速发展,人们能够很容易篡改图像的内容而不会留下任何痕迹,因此,数字图像的真实性受到了各国相关机构的广泛关注。数字图像取证技术作为信息安全技术的分支之一,是对数字图像的伪造、篡改和隐秘性进行分析、鉴别和认证的技术。本文介绍数字图像取证技术研究的基础和发展现状,并在深入研究当前模型的基础上,改进了基于光源位置、光学特性一致性的算法。首先,本文分析图像中点光源的位置,利用基于Lambert光照模型的分析算法,分析图像中像素的特点并计算该图像中特征物体的光源方向,通过比较图像中不同物体对应的光源方向是否一致,初步判定图像的真实性。同时引入图像中物体对应的阴影信息,在有限的分析界面上建立约束关系,判断阴影楔形的约束条件是否一致。其次,在以上研究的基础上引入纹理特征,着重分析阴影和纹理等光学特性的一致性。以阴影楔形为研究重点,引入图像中的纹理信息,增加楔形参数的线性约束方程的维数,并通过软件SPSS对统计的数据进行相关性分析,确定这些参数的相关性,进而得到楔形参数的线性表示。最后,分析各个参数的几何关系,通过建立多维不等式对楔形和纹理的参数加以限定,即可估计阴影楔形参数的有效范围,即使在无限的分析界面也能得到初步的检测结果。同时,引入图像坐标方法,确定坐标中楔形边界的参数,通过比较这些参数的关系验证算法的正确性,从而使得改进的算法具有更高的适用性。文章最后对改进的检测算法进行仿真,对无限远点光源和局部点光源产生的图像分别进行检测并分析检测结果,同时计算并统计改进算法检测图像的正确率,与之前算法进行比较,得到改进的算法具有更高的检测率,稳定在85.6%。同时,本文将改进的算法推广到包含更复杂光照条件的数字图像,初步讨论本文算法对数字图像检测的适用性和正确性。最后对全文的工作进行总结,并讨论此项研究在未来相关领域的发展方向。