数字图像以其直观、即时以及易处理等特点成为现代多媒体领域重要形式之一。然而,随着数字技术以及图像处理软件的日益发展,普通用户也能轻易地对图像进行篡改,社会各领域频繁出现图像造假现象,数字图像的真实性和完整性受到质疑,数字图像取证技术成为目前安全领域的研究热点。目前,比较流行的图像格式是JPEG压缩格式,因此,论文针对篡改前后图像存储格式是否为JPEG格式,把图像篡改模型分成三类,即未压缩、单压缩和重压缩,其中重压缩图像又可依据前后两次压缩的DCT网格偏移分成对齐重压缩(A-JPEG)和非对齐重压缩(NA-JPEG)。根据这四种篡改模型,提出基于噪声估计和量化表不一致性的数字图像篡改取证方法,具体内容如下：(1)提出一种基于背景噪声估计的图像篡改取证方法。利用图像偏度统计特性分块估计噪声标准差,检测出噪声异常部分为篡改区域。提出用微分求值法解决背景噪声估计算法中最优值求解问题,避免局部极小值出现。该方法解决了高阶统计算法中必须已知原始信号的问题,并有效避免图像细节部分对噪声标准差的干扰,提高了噪声估计的正确率。(2)提出一种基于量化表不一致的单压缩图像篡改取证方法。研究单压缩情况下离散余弦变换(DCT)直方图特性,改进原始量化表估计算法,进一步利用估计出的原始量化表实现篡改取证,算法中还涉及到图像后处理生成二值图像。实验结果表明,改进算法能实现直流(DC)分量的量化步长估计,并提高量化表估计的正确率,且能准确定位篡改区域。(3)提出一种基于量化表不一致的对齐重压缩图像篡改取证方法。利用直方图特性实现原始量化步长估计,研究对齐重压缩效应,最后根据两次量化表的关系分两种情况实现篡改区域检测。实验结果表明,当第一次压缩的量化步长大于第二次压缩的量化步长时,提出的算法几乎不受背景细节影响。(4)提出一种基于量化表不一致的非对齐重压缩图像篡改取证方法。首先通过估计两次压缩的网格偏移量确定第一次压缩网格,然后通过DCT系数直方图的周期性求出第一次压缩时的量化步长,最后通过直方图后验概率确定篡改区域。实验结果表明,当两次压缩的质量因子差达到25以上时,正检率达90%以上,且该算法能检测较小尺寸图像。(5)综合以上四种取证方法,提出一套数字图像篡改盲取证系统框架。该系统算法能实现四种篡改情况下篡改区域的自动检测与定位。