随着多媒体技术不断进步，图像处理设备及编辑软件的使用也越来越普遍。对图像进行处理和编辑以实现需要的效果和目的也更容易。这也使得数字图像很容易被恶意篡改，使得数字图像信息面临很大的安全隐患。如果篡改图像被用于科学发现、政治、军事中，以夸大或捏造事实，可能会对经济发展和社会进步产生严重影响。图像认证技术是一项对图像的原始性、完整性及真实性进行检测的技术。其中图像的盲检测技术已成为当前国内外研究的热门课题。本文对篡改图像盲检测算法进行了研究，主要工作如下：(1)针对目前大多数图像“复制-粘贴”篡改检测算法对于区域复制后的进一步混合处理不能进行有效检测的不足，提出了一种基于分形和统计的复制-粘贴篡改图像的检测新算法。该算法的步骤如下：首先将图像分块并提取每块的特征向量，此特征向量由分形维数及三个统计量组成；然后对所有特征向量字典排序；最后,通过图像块的位置信息和欧氏距离来定位篡改的区域。该算法不但能检测传统的复制-粘贴型篡改图像，还能够检测经过旋转、翻转以及旋转和翻转混合的多区域复制-粘贴型篡改图像。该算法也能够抵抗高斯模糊、对比度调整和亮度调整等攻击。(2)针对传统的基于尺度不变特征变换(SIFT)的篡改图像检测算法的实时性不强问题，本文提出了一种使用了小波降维的复制-粘贴篡改图像的快速检测新算法。该算法对于进行了缩放、旋转、亮度调整、对比度调整、高斯模糊等后续处理的篡改图像有较好的检测效果，并且匹配速度快、匹配精度高。本文对两种盲检测算法的理论基础进行了介绍，并用实验结果及对比结果说明了这两种新算法在篡改图像检测时的有效性。