在过去的十几年中，功能强大的计算机，高分辨率数码相机，和成熟的图像编辑软件已经变得越来越普及。上述这些因素为图像窜改创造了便利的条件。经过人工拼接合成的图像很难被人眼发觉。这些伪造的图像要是大量的出现于新闻界和司法界，将会影响到社会的秩序，所以就需要可靠的方法来验证图像内容的真实性。 本文的研究对象是经过人工拼接的数字图像，目标是寻找拼接的图像中留下的认为修改的痕迹，尽管这些痕迹大部分情况下靠肉眼是无法分辨的。本文分析了当前主要图像拼接算法，提出在拼缝区域存在单调连续的拼接特征以及在拼接区域高阶导数分布比较密集的特征。以这两种特征为基础，本文提出了两种新的空域的图像拼接盲检测算法。主要完成的工作如下： 1.图像拼接技术的综述。说明了蒙太奇技术、图像合成技术，以及图像拼接技术的含义以及相互之间的包含关系；并阐明了图像拼接技术需要解决的问题，以及相应的步骤；说明了图像拼接中用到的具体的图像融合技术。并指出由于空域融合算法相对频域算法运算量少，简捷快速，因此是修改图像时常用的图像拼接的方法。 2.对Hough变换的改进。分析了图像拼接技术中使用空域图像融合后融合区域像素点间的联系。给出经过空域融合后，插入图像块边缘经过融合处理的区域中像素点的特征描述。 3.根据所分析的特征设计了两种检测算法，并且给出了检测算法的性能分析，可靠性分析和实验。 实验表明，本文提出的检测算法对于拼缝处使用空域融合算法的拼接图像是有效的。