图像是信息表达和传递的重要方式，广泛地应用于社会各个领域。随着数字图像处理技术的发展，图像编辑和处理软件功能的丰富和完善，图像篡改和伪造变得简单易行且不留下明显的痕迹。图像篡改和伪造用于科学研究、政治、经济、军事、司法等领域中，使得图像信息面临着极大的安全隐患，给人们的生活造成难以估量的损失，给社会带来了巨大的负面影响。图像的真实性和完整性面临着巨大的威胁和挑战。图像篡改检测成为维护信息安全所亟待解决的关键问题之一。本文改进了PCA-SIFT算法并采用CFA算法，针对图像复制粘贴篡改、图像拼接篡改、计算机生成图像与真实图像鉴别等问题进行了深入的研究，主要内容如下：（1）通过大量文献分析了图像篡改的形成机制，并利用大量实验分析了现有图像篡改检测算法的有效性以及存在的问题。（2）提出了基于改进的PCA-SIFT的图像篡改检测算法。首先利用SIFT算法提取图像特征，然后应用PCA算法对特征进一步描述，KNN算法进行特征匹配，实现了对图像复制粘贴篡改的有效检测。（3）采用了基于均方误差和局部方差的CFA特征的图像篡改检测算法，实现了对计算机生成图像与真实图像的鉴别和图像拼接篡改的有效检测。实验验证了本文方法的有效性。