近年来,随着多媒体信息技术和互联网应用的快速发展,以及功能越来越强大的图像处理工具(如Photoshop、isee等)的广泛使用,使得图像内容的真实性常常被质疑,目前,图像的真实性认证问题已成为信息安全领域的一项非常重要的研究课题。本文利用图像显著区域提取理论和基于谱聚类的超像素分割理论,对针对Copy-Move攻击的图像篡改检测方法进行深入研究,研究工作如下:提出了一种基于对象的图像Copy-Move篡改检测方法。该方法首先利用基于上下文的图像分割方法提取图像中的显著对象,然后分离出显著图中的对象,最后计算出每个对象的Hu矩和Zernike矩,通过比值的方法计算对象间的Hu矩和Zernike矩比值,根据规则确定存在的Copy-Move攻击。仿真实验证明,该方法检测精度高,时效性好,并对旋转/缩放等几何变换具有很好的鲁棒性。提出了一种基于超像素分割和特征点匹配的图像Copy-Move篡改检测方法。该算法首先应用基于谱聚类的超像素分割方法分割图像从而提高图像分割的高效性。对于分割出来的每一图像块提取SUFR特征点,然后对这些特征点进行匹配,以求特征点之间的最短距离和次最短距离出现频率最高的距离作为匹配条件。该方法能够准确检测出Copy-Move攻击,较好地实现了图像的鲁棒性与篡改定位能力之间的折中,对常规图像处理操作都具有良好的稳健性。