当今视频处理软件功能越来越丰富强大,编辑和修改视频已经成为一件非常容易的事情。随之而来的鉴定数字图像和视频是否遭遇到篡改已经成为司法领域的一个重要问题。但目前已有的数字视频区域上的复制-粘贴篡改检测算法存在检测精度不高、鲁棒性较差和计算复杂度高等问题。本文针对视频区域在帧间和帧内的两种复制-粘贴篡改检测算法展开了深入的研究。针对已有视频区域在帧间的复制-粘贴篡改检测的算法存在着检测精度不高的缺点,提出一种基于时空切片的检测算法。首先对视频进行分组和帧配准;接着提取出待检测视频的时空切片、相关性异常的像素点并汇总得到全局相关性异常模式;最后遍历每个时空切片判断其是否被篡改并从中提取出篡改区域,结合各个切片的检测结果,最终定位出每一篡改帧的伪造区域。对比实验结果表明,所提出的算法不仅具有较强的鲁棒性,而且对篡改区域检测的正确率和召回率分别达到了93.2%和80.8%,和同类型算法相比有了明显的提高。针对已有视频区域在帧内的复制-粘贴篡改检测算法存在着检测精度不高和耗时冗长的问题,本文提出一种基于SURF特征点和光流的检测算法。首先从待检测的视频中按照关键帧提取算法提取出其中的关键帧集合;接着,对关键帧基于SURF特征点匹配定位出复制-粘贴篡改区域;在对非关键帧的篡改检测上,先计算出关键帧和非关键帧在匹配的特征点上的稀疏光流场,定位出疑似篡改区域,并在可疑区域上进行特征点匹配,确定该帧是否被篡改及其篡改区域。对比实验结果表明,该算法拥有较强的鲁棒性,篡改检测的正确率和召回率分别达到了96.1%和92.2%,和同类型算法相比有了明显的提高,并且在检测效率上提高了约35%。本文通过研究数字视频篡改检测技术,并着重针对视频区域的复制-粘贴篡改进行分析,提出了基于时空切片的帧间篡改检测方法和基于SURF特征点和光流的帧内篡改检测方法,采用理论与实践相结合的方式,对数字视频取证技术进行了有益的探索。