图像不仅仅是互联网通信最重要的工具,同时也是传播信息非常重要的载体。随着微博、微信等新型的交流工具涌入我们的生活,使用图像记录每时每刻的状态已经成为人们生活最重要的一部分。由于各种图片处理软件的出现,人们在处理图像时更加游刃有余,但是,也给那些心怀不轨的人创造了机会,他们可以随意篡改、损坏别人的图片,甚至利用这些图片实施犯罪行为。因此,非常有必要对图像的安全性、真实性、有效性进行合理地保护,且采取有效地措施予以防治。本文针对已经存在的一些图像篡改行为进行检测,主要利用离散小波变换(DWT)来实现篡改检测。通过分析小波变换模极大值与信号突变点之间存在的联系,以及图像信息相关性的强弱,实现对图像的篡改部分进行检测。由于对图像进行篡改操作之后,通常会在两幅图像的结合处出现突变点(或者奇异点),形成强边缘。因此,利用小波变换的多分辨率分析,求得模极大值进行多项式曲线拟合的结果,根据拟合误差的大小对图像的强边缘进行检测定位,再通过图像分块之间相关性的强弱,对篡改区域进行更准确地篡改检测和定位分析。文中针对不同的图像进行了实验,并且针对不同的图像分块做了实验。实验证明,该方法能够检测到篡改信息、,并且可对图像中的篡改部分进行准确定位。对图像进行检测之后,下一步要做的工作就是修复,即对检测到的篡改区域尽可能地修复,使得修复后的信息接近原始图像的信息。本文图像修复研究主要基于偏微分方程方法(PDE),根据传统的TV模型算法,进行了改进。现有的TV模型算法对于待修复区域面积较小且周围已经信息较充足的情况下,修复效果良好。本文在此基础上,利用图像梯度的大小与方向信息对损坏像素直接加权合成,同时根据待修复像素点邻域内的已知信息确定修复优先级。从而,实现从待修复区域边缘逐渐向待修复区域内部扩散,一层一层,最终完成整个修复工作。文中对待修复区域面积较小的图片进行了试验,得到了较好地效果,但是针对不满足图像修复基本原则的几幅图像,修复效果较差。