随着数码相机等成像设备的普及,数字图像已经成为日常生活中最为主要的一种获取和发布信息的方式。但是功能强大图像编辑软件的普遍使用,使得对数字图像的篡改更加容易。伪造图像大量地充斥在互联网和各类媒体上,严重地影响了正常的社会生活,旨在检测图像真伪的盲取证技术逐渐成为当前研究的热点。目前数码相机输出的图像和互联网上传播的数字图像大多数是以JPEG格式存储的,伪造图像的造假源往往也是JPEG图像。因此,检测JPEG压缩图像的真伪具有更重要的学术意义和实用价值。本文首先总结了现有盲取证技术的原理和特点,重点分析了面向JPEG图像的盲取证技术的现状和不足。在研究图像生成原理、JPEG压缩标准和主要图像篡改技术的基础上,提出了面向JPEG图像常见的篡改模型,并将此模型作为研究对象展开了本文的盲取证技术研究。通过对JPEG压缩双量化特性的深入研究,得出不同的双量化过程会使图像产生不同程度的失真。根据这一特征提出了对伪造图像进行再压缩并考察压缩后图像失真的盲取证方法。由于伪造图像不同区域有不同的量化历史,因此可以根据再压缩后图像各部分失真程度的差异区分出图像的背景区域和篡改区域。在检测彩色图像时综合三个颜色分量的检测结果来确定最终的篡改区域,提高了检测结果的准确性。仿真结果表明该方法可以有效的识别彩色JPEG图像的真伪并判断出被篡改的区域。通过对JPEG压缩图像整体块效应的进一步分析,定义了JPEG图像的局部块效应并给出评价公式。针对常见图像篡改模型的特点,提出了从水平方向和垂直方向分别使用不同大小滑块衡量图像局部块效应的检测方法。根据待测图像不同区域局部块效应的明显差异识别出被篡改的区域。方法还对滑块大小和评价公式进行了改进,以寻找适合不同伪造图像的最佳取证条件。