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随着信息技术的发展和图像获取设备的普及,数字图像成为重要的媒体形式。同时,各种数字图像处理软件功能越来越强大,使用方法越来越简单,伪造图像的技术门槛也在降低。国内外频频出现利用图像造假歪曲事实的案例。伪造图像出现在社会的政治、军事、新闻等各个领域,影响了人们眼见为实的传统观念。近年来,研究数字图像取证相关技术的文献也越来越多。压缩历史分析可以作为数字图像取证的依据之一,是数字图像取证的重要组成部分。JPEG图像在篡改后一般仍保存为JPEG格式,因此,JPEG篡改图像会经历两次压缩,即重压缩。目前的大部分算法集中在区分原始单压缩图像和重压缩图像上,鲜有算法对重压缩偏移量进行研究。本文从JPEG压缩的原理出发,研究了重压缩操作在图像中产生的块效应,提出了重压缩偏移量的估计方法,以及利用重压缩偏移量定位JPEG图像篡改区域的模型。本文的研究成果如下：(1)对数字图像取证技术进行了全面系统的介绍,包括研究背景和发展历史等,并把现有的图像篡改被动取证技术分为三类进行介绍——检测特定篡改方式的技术、分析成像过程引入特性以及压缩历史分析,分析了现有的图像篡改被动取证技术存在的问题。(2)分析了重压缩偏移量对图像的影响,引入信息损失量的概念,找出信息损失量与重压缩偏移量之间的关系,提出了一种重压缩偏移估计方法,对比实验表明,该算法能有效地估计出重压缩偏移量,尤其在图像块较小时,算法性能较之前的算法优势更明显。(3)提出了一种利用重压缩偏移量进行JPEG图像篡改定位的模型。篡改后的JPEG图像可以分为背景区域和篡改区域,两个区域的重压缩偏移量是不同的,因此可用重压缩偏移量把二者区分出来。该算法能够有效定位出图像的篡改区域,对篡改区域的缩放、羽化等后处理操作具有鲁棒性。与前人的方法相比,该算法定位精度较高,鲁棒性更强,且无需训练从而避免了图像库对算法的影响。