通信技术和数字设备的飞速发展促进了数字图像的传播,作为通过互联网等社交通信模式传输信息的重要载体,数字图像表达的信息远比文字要更加的丰富和吸人眼球。同时,数字图像常常被当作有效证明出现在司法、新闻等领域。受到传统观念的影响,人们更倾向于相信看到的图像都是真实的,往往不会去考虑这些图像是否存在篡改或是伪造。然而,随着各类图像编辑软件的出现,图像编辑和伪造的成本越来越低,网络中的数字图像鱼龙混杂,有些恶意篡改的图像甚至会给社会生活带来巨大的影响和破环。因此,如何保护数字图像的完整性和真实性成为众多研究人员关注的问题,与需要预先在图像中嵌入数字水印、数字签名等保护信息的主动取证技术相比,仅从图像本身出发的被动取证更具应用价值,也是当前的研究热点之一。本文主要针对图像篡改中最常见的复制-粘贴篡改方式展开研究,其具体工作和贡献如下:(1)提出了一种基于彩色局部二值模式和离散余弦变化的复制-粘贴篡改检测方案。该方案中用彩色局部二值模式代替传统的局部二值模式,保留图像的颜色信息,并将其与图像的纹理特征融合;其次对建立的彩色LBP图像重叠分块并通过离散余弦变换得到系数矩阵,从中提取图像块的特征向量;然后对特征向量进行基数排序,初步匹配相似的图像块;最后根据匹配图像块在待检测图像上的实际距离,来消除误匹配。在现实生活中,利用图像中的平滑区域对某一目标进行遮掩的篡改方式十分常见,实验结果表明,该方案能有效检测此类篡改,且对篡改区域的定位较准确,同时对图像中存在多处粘贴区域的情况也能取得良好的检测结果。(2)提出了一种基于SURF特征点和HSI颜色特征的复制-粘贴篡改检测方案。SURF算法是一种应用广泛的经典特征点提取算法,得到的SURF特征具有旋转、缩放不变性,对JPEG有损压缩、模糊等后处理操作具有较强的鲁棒性。在提取彩色图像的特征点之前,SURF算法需要对其进行灰度化处理,忽略大部分的颜色信息,导致检测结果中存在颜色信息不一致的误匹配。在该方案中提取待检测图像的SURF特征点,获取特征点的描述符,并通过逆序广义2近邻算法和层次聚类完成特征点的匹配过程;然后利用特征点的HSI颜色特征来消除颜色信息不一致的误匹配特征点对。实验结果表明,该方案虽然匹配的特征点数较少,但仍可以指出伪造区域,且不管是对几何篡改操作,还是后期痕迹隐藏操作都具有较好的鲁棒性。(3)借助Matlab R2018b中的GUI开发工具,设计和实现一个数字图像复制-粘贴篡改检测的仿真系统。