随着图像编辑软件的广泛使用，对数字图像的修改变得越来越容易，其真实性受到威胁，如果在一些对图像的原始性要求比较高的领域内出现伪造的数字图像，将会对社会产生十分恶劣的影响，所以鉴别图像真伪的数字图像取证技术的研究具有非常重要的意义，为此，本文对数字图像被动取证技术进行研究。数字图像被动取证是针对图像篡改手段的一种检测技术，模糊操作是在图像篡改伪造后最常用的一种润饰方式。在对数字图像人工模糊篡改检测的研究方面目前已经取得了一定的成果，部分学者分别从图像的空间域、频率域和边缘特征等方面提出了不同的检测算法，这些算法在能够定位模糊区域的同时也具有不同程度的问题和缺陷。本文在充分考虑和分析已有算法缺陷的基础上，提出了三个人工模糊检测算法。本文的主要工作如下：1.简要介绍了目前常见的数字图像篡改手段，然后详细分析了针对各种篡改手段的不同取证技术的研究现状。2.研究了一种基于灰度异常的人工模糊检测算法。该算法从图像的空间域着手，观察和分析模糊操作对图像灰度的影响，并总结其规律，从而实现对模糊的检测。该算法原理简单，检测效果良好。3.研究了一种利用模糊估计和改进的异常色调进行模糊检测的算法，该算法是对一种已有算法的改进，实验表明，改进后的算法显著提高了精确检测率，并且扩大了可被检测的图像范围。4.研究了一种基于PRNU(Photon Response Non-Uniformity)的人工模糊检测算法，该算法是从数码相机的特定指纹(即PRNU)出发，利用模糊操作对PRNU的影响进行篡改检测，此算法有效地避免了多数算法中图像内容对检测效果的影响，具有较高的检测率。本文提出的三个模糊检测算法都可以有效地对数字图像中存在的人工模糊进行定位，并且具有一定的鲁棒性，可以抵抗某些后处理操作，如不同质量因子的JPEG有损压缩、不同角度的图像旋转等。