随着计算机网络技术和信息技术的迅猛发展,数字图像的获取手段越来越便捷并且传播途径也越来越多样化。与此同时,各种图像编辑处理软件也相继快速发展起来,使得人们轻易就能修饰、修改甚至篡改一幅数字图像。这些图片云集于网络、报纸、杂志等各大媒体中,给个人隐私、经济发展和社会稳定带来了诸多不良因素,对国家政治、经济、文化等形成极其恶劣的影响,更有甚者会引发国际争端。本文对现有成熟的各种数字图像主被动取证技术及其国内外研究现状进行了深入学习后,首先对极具代表性的脆弱水印主动取证技术进行研究,提出一种基于Hash函数和Henon映射的灰度图像主动取证方法,详细阐述了脆弱水印的产生、嵌入以及对图像篡改定位的全过程,并在MATLAB上进行仿真。实验数据表明该算法具有很好的视觉不可见性,对水印图像的篡改具有很高的敏感性,能够进行准确定位,可用于灰度图像的正确性和完整性的鉴定。在分析主动取证技术利弊后,对有一定创新价值的CFA插值被动取证技术进行了更为深入的研究。着重研究了数码相机成像原理和常用的几种插值算法,针对彩色图像,分别提出了两种基于CFA插值的被动取证算法:第一种是首先构建待测图像插值像素和获得像素的预测误差局部加权方差函数,对其建立贝叶斯概率模型,定义似然率对篡改区域输出伪造映射的方法;第二种是先估计出“原始插值模式图像”,并结合Canny边缘检测和膨胀滤波对拼接图像进行篡改定位的方法。分别通过MATLAB进行仿真,实验数据表明两种方法均对彩色图像的篡改区域有较为清晰的定位:前者对于普通同幅、异幅图像的复制粘贴篡改检测准确,尤其是对于经过旋转、缩放等操作后擦除CFA插值特性的篡改区域尤其敏感,实现了像素级的精细定位,但视觉效果并不太明显;后者虽然只显示拼接区域的边缘信息,但该算法鲁棒性较强,对于不同程度的JPEG压缩、滤波及加噪处理均能较准确地定位篡改区域,但边缘信息无法直接告知何部分为篡改区域,需靠人眼加以主观区分。最后对本文所研究的两类取证技术方法做出总结,指出不足及改进之处,并对未来的研究方向进行展望。