近年来,数字图像篡改等事件频频发生,带来很多负面影响。诚然,这之中包含了道德方面的因素,很多人欣喜于新技术给自己带来伪造真实的便捷,用新技术来伪造证据给自己获利;但另方面,图像成像设备及图像修改编辑工具越来越朝着简单易用的方向发展,恶意篡改者很方便的就能让这些新技术为自己所利用。因此图像取证技术成为信息安全和取证领域的研究热点。已有的数字取证技术中,以主动数字图像取证为主,其中包括数字水印、数字签名等,将图像中事先嵌入的隐秘信息检测出来,以确认图像的归属、完整性等信息。然而主动取证技术需要知道先验信息,这需要知道每张图像的根源及相关信息,显然不是一件容易的事情。因此,对数字图像的盲取证进行深入的研究才是解决目前大量图像取证的关键。首先,本文介绍了进行数字图像盲取证研究的意义,并对现有数字图像盲取证技术进行分析和总结,归纳出其原理、特点和存在的问题。第二,介绍了复制粘贴拼接篡改。该类篡改技术是目前最常见的也是最容易的篡改手段,主要分为同幅图像拼接和多幅图像拼接两大类。后者是由两幅或多幅数字图像之间,通过相互复制粘贴技术合成一张新的图像;前者是一副图像的不同区域之间的复制粘贴,及把图像中的某一个区域复制粘贴到图像另一区域上,以此来隐藏重要的目标。第三,针对数字图像取证中一类常见的图像篡改-复制粘贴图像伪造,文中提出了一种利用小波变换和图像块灰度分布提取特征的检测算法。相对于原图,小波分解的低频子带仍然保持原图像的概貌和空间特性,但在尺寸上减小了很多;对小波低频子带进行重叠分块,再对各重叠块进行灰度分布特征的提取;利用迭代划分法结合相似性匹配搜索相似图像块,进一步减少了检测的计算量;配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验结果表明该算法能够较精确地定位出复制和粘贴的图像伪造区域,并有效地减少了运算量,提高了检测效率。第四,文中提出基于方差分析选择图像质量参数实现篡改图像盲检测的方法。用四种噪声模拟数字图像篡改,从而提取以此引起的图像质量的变化。利用方差分析选择出对篡改较为敏感的图像质量评价参数,结合图像的三级小波分解及第一级对角子带的再一次小波分解,计算17个子带的前三阶特征函数统计矩;为更好地提高检测性能,再对图像的预测误差图像做相同的分解,求得同样子带的特征函数统计矩,建立篡改检测算法的特征模型,经支持向量机分类进行训练和分类。第五,在图像拼接检测方面,分析了图像小波高阶矩特征在图像篡改检测中的局限性,提出了利用小波包高阶矩特征的方法,对图像以及预测误差图运用小波包分解生成多个子带,提取各子带系数的直方图特征函数多阶矩作为特征,然后运用主成份分析方法对篡改检测结果贡献程度较高的矩特征作为最终的分类特征。完成了对拼接图像的取证。最后,总结了本文的研究成果,并对数字图像取证的未来研究方向进行了展望。