随着数码相机的普及，功能强大的图像处理软件的出现，越来越多的人可以方便的对数字图像进行编辑处理。数字图像的安全问题也因此成为当前图像学界的一个热门且紧迫的话题。在数字图像的篡改操作中，复制-粘贴篡改是最简单也是最常用的图像篡改手段。复制-粘贴篡改检测是本文研究的重点工作。　　 针对复制-粘贴篡改，国内外已经有很多学者提出了不同的检测方法，然而现有的这些方法在检测准确度、算法鲁棒性以及时间复杂度上都或多或少存在一些问题。目前，在复制-粘贴篡改取证研究方面并不存在唯一公认的算法，本文在参考现有算法的基础上，提出了两种改进的复制-粘贴篡改区域检测算法。　　 第四章给出的检测算法，是一种基于色彩和亮度通道相关系数的算法，该算法对于高斯噪声、有损压缩和高斯模糊具有较好鲁棒性的特性。算法首先对待检测图像进行分块，提取图像块的特征矩阵并进行量化字典排序，对相邻向量进行比较并设定合适的阈值，使用哈希表统计偏移频率，再次确定相似块并且定位篡改区域。实验表明，该算法在时间复杂度和检测准确度上都有较好的表现，而且该算法能有效对抗各种后期处理操作，具有较好的鲁棒性。　　 第五章给出的检测算法，是一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的块匹配算法。算法首先使用离散小波变换将待检测图像分解，使用分解后的低频逼近子带代替原图像，然后进行分块，使用奇异值分解求得每个图像块的特征向量，并使用一定的量化步长对该特征向量进行量化，将量化后的特征向量组成特征矩阵，按行字典排序并统计偏移频率，确定相似块及篡改区域。实验表明通过DWT和SVD分解，算法的时间复杂度大大降低，同时由于矩阵奇异值的相关特性，算法仍然具有较好的鲁棒性和检测准确度。　　 最后，本文对研究工作进行了总结，并提出了下一步需要深入研究和解决的问题。