当今社会,以数码照相机为代表的各种数字媒体已经密切融入了人们的日常工作和生活,使得人们的生活变得丰富多彩。然而,日益成熟的数字图像处理软件如Photoshop,Freehand等,将图像的修改操作变得日趋简单,并且已经达到了能够以假乱真的程度。尤其是拼接篡改,近些年泛滥出现于各种场合。因此数字图像易于被篡改的特性使得人们对所给数码照片的真实性产生质疑。近些年来被频繁曝光的摄影大赛造假事件就对我们敲响了警钟,当今社会的发展已经迫切需要我们能够对数码照片的真实性进行鉴别,对真假照片进行区分。本文主要研究针对数码相机拍摄的数字照片的被动取证算法。首先从数码相机的图像信号处理流程出发,分析每一个处理过程对自然图像特性的影响。然后详细介绍了两种具有代表性的拼接取证算法。通过分析所实现的算法,发现了算法中的不足。最后本文对于现今算法存在的不足,给出两种新的图像拼接篡改取证算法。本文给出的基于CFA插值不一致性的图像拼接检测算法利用拼接区域边缘像素对于二次插值的敏感性,首先求取图像对二次插值的敏感度矩阵,通过后期的自适应迭代处理,识别出拼接边缘区域从而进行拼接定位。最后算法通过提取拼接定位图像的数字图形学特征来实现对拼接图像的自动检测。实验表明,对于应用复杂CFA插值算法的商用相机图像,本算法的检测率较经典检测算法具有较大改善,从而提供了一条对拼接图像进行检测的新途径。本文给出的基于特征融合的图像拼接篡改检测方法着重分析了自然图像内在的各种特征以及这些特征用于检测拼接篡改操作的效用,提取了图像的颜色特征,小波域的统计相关性,图像质量特征以及图像双谱特征的幅值与相位特征。特征优选后利用一类分类器得到相机模式空间,而后将图像中各区域特征集向模式空间进行投影,通过投影匹配来进行取证分析。该方法经实验证明,对拼接图像以及经过二次插值修饰的篡改图片都具有较高的检测正确率,显示了其良好的实用性,从而对于经典算法在检测经过二次插值的拼接图像时的局限性提供了一个解决途径。最后,本文对未来数字取证技术进行了展望,提出一些需要深入研究和讨论的问题。