随着互联网的高速发展,数字图像已成为信息的重要载体之一在互联网上广泛传播;各种图像编辑软件的兴起,使图像编辑触手可及,数字图像中的原始内容可随意被改写,既为信息的传播提供了极大的便利性,同时也给司法取证、刑事案件侦查等领域带来了巨大挑战。无论在科学研究还是司法取证领域,虚假图像检测都是一项非常重要且充满挑战的任务。对于虚假图像检测的难题,本文对基于粉尘特征的图像溯源检测方法、基于模式噪声的图像溯源检测方法和基于图像内容的溯源检测方法进行改进、优化与组合,并将其设计成以JavaWeb为系统框架的图像检测系统,该系统对数字图像的检测准确率较高、检测速度较快,且具有较高的稳定性。本文从主动检测技术与被动检测技术两个方面对图像检测系统进行实现。主动检测技术是根据数字图像的源设备相关信息进行检测,主要包括拍摄设备的模式噪声、传感器的粉尘斑点等特有信息的追溯检测;被动检测技术是在没有拍摄设备的先验信息情况下对图像进行检测。在主动检测方法中,本文重点研究了基于粉尘特征的图像溯源检测方法与基于模式噪声的图像溯源检测方法,在对二者的数学模型进行了详细的分析之后,借助实验对算法进行了参数调整与优化。在被动检测方法中,本文设计了基于RGB直方图统计特征的图像溯源检测方法,并对基于RGB直方图统计特征的虚假图像检测方法进行了特征描述子的降维等优化处理。同时本文提出基于图像块的检测方法,该方法不仅能缩短算法的检测时间,同时还能对图像篡改区域进行准确定位。最后本文依据这些算法设计出以JavaWeb为基础的图像检测系统,实现了图像的来源检测、复制粘贴检测等功能。较以往的图像检测系统,本文设计的检测系统使用了优化后的检测算法,同时使用缓存、多线程等技术在提高系统检测效率的同时提高了系统检测的准确性,同时系统在用户交互与管理图像文件等方面具有更好的便利性,为画报社、杂志社等媒体机构的图像管理与检测提供了强大的技术支持。本文末尾详细叙述了图像检测系统的构建与试验验证过程。经过验证,本文设计的图像检测系统在图像来源检测中具有较高的准确率,同时检测消耗的时间较短,可达到实时检测的效果。同时图像的复制粘贴检测、基于块的图像检测等功能也具有非常好的准确性与实时性。