在计算机技术、数字化技术等先进技术高度发展的今天,数字媒体己然成为信息时代最主要的通信媒介,各种数字图像成为了日常生活中最常见的信息载体。随着互联网的迅速发展与数码相机的广泛普及,与此同时,Photoshop等功能强大的图像处理与编辑工具得到空前发展,普通用户可以依照自己的意图轻松编辑、美化甚至生成数字图像,而这些被修改或者软件生成的数字图像往往能达到以假乱真的程度。近年来各式各样的新闻图片造假、学术图片造假,对人们日常生活与社会稳定都产生了重大影响。数字图像的取证问题已经成为经济和社会发展中迫切需要解决的科学问题。数字图像的篡改方式可谓是种类繁多,复制-粘贴便是其中颇具代表性的一种篡改手法。本文重点研究了同幅图像内的复制-粘贴篡改鉴别与认证方法,当前相关的研究方法有：穷尽搜索方法、图像自相关取证方法、图像精确匹配取证方法、基于量化DCT的取证方法、基于主转移向量的取证方法、基于小波变换和奇异值分解的取证方法。上述若干种取证方法虽然可以完成复制-粘贴篡改的鉴别与认证,却普遍使用了较高维度的图像特征,时效性较低。本文针对上述算法的诸多不足提出了一种基于DCT聚类分析的图像复制-粘贴篡改鉴别与认证方法,完成了相关实验,并通过了抗JPEG压缩、抗噪以及抗模糊测试。本文方法第一步对待测图像执行重叠分块,提取每个子块的截断DCT量化特征,运用K-平均聚类算法对提取的特征进行聚类分析,对聚类得到的每个簇内子块特征进行字典排序及相似度匹配,最后运用形态学滤波对检测结果进行优化。实验结果显示,本文方法不仅能实现图像复制-粘贴篡改的鉴别与认证,而且对于JPEG压缩、添加高斯白噪声、高斯模糊等篡改后常用的后处理操作,具有相当的鲁棒性。