在当今信息飞速传播的数字时代,数字图像已经深刻影响着人们每天的学习、工作和生活,移动互联网井喷式的发展更使这种趋势达到了前所未有的高度。然而,随着各种功能强大且简单易学的图像编辑软件的普及,人们几乎不需要特殊的专业技术就可以轻易对一幅数字图像进行随意修改,并且篡改图像很难通过肉眼有效分辨。数字图像的恶意篡改已经渗透到现实生活中的方方面面,“眼见为实”传统观念的打破正在导演着当今社会的信任危机。篡改图像在新闻报道、商业宣传、学术研究、法庭举证等方面势必产生恶劣的负面影响,因此图像篡改的取证方法研究具有非常重要的现实意义和应用价值。本文针对数字图像的区域复制篡改方式,围绕利用被动取证方法鉴别数字图像的真实性这一主线,深入研究了能够抵抗后处理操作和中间操作攻击的区域复制篡改检测算法。针对目前流行的JPEG格式图像,建立JPEG图像复制粘贴篡改模型,研究利用篡改过程中产生的块效应特征鉴别图像的真实性。本文的主要创新点和研究成果具体如下:1.研究了基于分块特征匹配的区域复制篡改检测方法,针对现有大多数算法对于后处理攻击鲁棒性不强的缺陷,结合量化DCT系数的鲁棒性和最大奇异值的稳定性,提出了一种基于分块特征匹配的鲁棒被动取证方法。一系列实验证实该方法不仅可以有效检测多区域复制粘贴操作,而且对高斯模糊、加性高斯白噪声、JPEG压缩以及混合操作攻击具有较强的鲁棒性。2.研究了基于特征点检测和特征匹配的区域复制篡改检测方法,分析了稠密Harris特征点的分布特性,运用多种局部二进制模式算子的组合进行特征提取,提出了一种基于特征点检测和特征匹配的鲁棒被动取证方法,增强了检测方法对于复制区域旋转和翻转攻击的鲁棒性,解决了图像中平坦区域和小区域的篡改检测问题。3.为了解决现有检测算法只能识别图像中成对的相似区域而不能准确定位篡改区域的问题,分析了不同压缩历史下图像的平均信息损失量,结合SIFT特征点的HSI颜色特征,提出了一种基于JPEG图像双重压缩偏移量估计的篡改区域自动检测定位方法,实现了不同JPEG图像复制粘贴篡改情形下篡改区域的准确定位。4.针对JPEG图像复制粘贴篡改模型,深入分析了原始区域和篡改区域由于块效应网格不一致性而引起的JPEG系数变化率对于重压缩操作的不同响应特性,提出了一种单一流程的鲁棒被动检测方法,实现了区域复制篡改和拼接合成篡改的集成检测定位。最后,对本文工作进行了总结,分析了存在的问题并指出了未来的研究方向。