目前JPEG图像作为信息的重要载体,是人们获取信息的主要来源之一。随着各种图像编辑工具的普及,JPEG图像很容易被篡改,对其进行取证研究刻不容缓。在图像伪造过程中,通常会对篡改区域进行重采样操作（旋转、缩放、扭曲等）,使合成的伪造图像更加逼真。因此,重采样痕迹取证有助于鉴别图像的真伪,具有较高的理论研究意义和实用价值。现有的JPEG图像重采样检测仍存在一定的难度与挑战。一方面针对JPEG图像降尺度因子的检测,现有算法多是利用傅里叶峰值（重采样峰或移位的JPEG峰）进行估计,但由于降尺度峰值微弱,同时移位JPEG峰会产生干扰,导致检测误差较大;另一方面针对[1°,15°]区间内的旋转角度估计,现有基于重采样峰估计的算法,由于峰值微弱且JPEG压缩会对频谱图带来额外的干扰,导致旋转角度检测精度较低。围绕以上两个问题,本文展开了进一步的研究,主要工作如下:（1）针对JPEG图像的降尺度（下采样）因子估计,本文提出了一种纹理免疫的JPEG图像降尺度因子检测方法。现有算法大多只通过谱分析,本文首先从理论上分析了光谱法的局限性,结合秩统计研究发现差分图像的相邻极值区间间隔的直方图遵循几何分布。JPEG图像由于重采样引起的块效应网格移位,其直方图上呈现周期性的峰值。为了减弱图像纹理和噪声的干扰,首先,利用快速导向滤波去除图像的纹理和噪声;其次,计算交叉差分图像极值区间的直方图,获取直方图变化的统计特性;最后,利用极大似然估计和谱分析得出降尺度因子的估计值。实验结果表明,与现有一些算法相比,针对不同的压缩质量因子和不同的插值方法,本文所提的JPEG图像降尺度因子估计算法的检测误差均较小,可以更有效地估计JPEG图像的降尺度因子。（2）当图像经历旋转操作后,现有JPEG图像角度估计算法的性能易受到块效应的干扰,且对于旋转角度区间为[1°,15°]的估计仍然具有挑战性。本文提出一种基于块效应谱分析的JPEG图像旋转角度估计算法。首先使用变异蚁群算法提取图像的边缘并将其移除以突显块效应;然后通过交叉差分进一步减轻图像内容的影响;再通过设定合理的阈值和使用高斯高通滤波器移除傅里叶变换域的无关峰值,以减少干扰;最后将傅里叶频谱的幅值分量投影到极坐标中,利用极坐标中峰值对应的极角坐标估计旋转角度。实验结果表明,针对旋转角度位于[1°,15°]区间内的小尺寸JPEG图像检测,本文方法比现有方法具有更低的平均绝对误差。此外,当压缩质量因子逐渐下降时,本文算法的性能仍然优于现有方法,对JPEG压缩具有更好的鲁棒性。