随着各种功能强大且易于操作的图像编辑软件越来越流行，普通人能够轻易地得到期望的图像编辑效果。然而，它们也经常被用于对图像恶意篡改，可能会误导社会舆论甚至造成严重的社会危害。因此，可有效检测图像真伪的取证技术受到了广泛的关注。然而，现有的图像取证算法通常只可以揭示单一的图像操作篡改，而实际的图像篡改可能包含两个或更多个操作，即图像操作链。显然，现有的图像取证技术并不能满足图像操作链取证的要求。
　　图像处理历史估计是指识别图像篡改操作链的所有操作类型，并且揭示它们的先后顺序，是更深层次的取证目标，也是图像被动取证走向实用的必然要求。本文针对两种常见的图像操作链，研究其相应的取证技术。具体地，论文的主要工作归纳如下：
　　首先，针对由图像锐化、缩放和中值滤波组成的图像操作链，提出了一种基于空域残差特征和离散余弦变换(DCT)域增强型马尔柯夫特征的取证算法。该操作链由三种典型的、不同类型的图像操作组成。不同的图像篡改操作会遗留不同的痕迹。类似地，使用某个操作链篡改图像后，也可能会留下特有的痕迹，它是由操作链包含的多种不同的图像操作痕迹相互混淆叠加形成的。受到空间富模型(SRM)在图像隐写分析成功应用的启发，本文提取空间域残差特征和DCT域增强型马尔科夫特征，并且将提取到的混合特征输入到集成分类器，进行多操作链的分类检测。实验结果表明，该取证算法能够有效地辨别由锐化、缩放和中值滤波三种操作以不同组合形成的多种操作链，具有较高的检测率。此外，对于JPEG压缩具有较好的鲁棒性。
　　其次，针对图像裁剪和直方图均衡化组成的图像操作链，提出了一种基于局部二值模式(LBP)和局部相位量化(LPQ)共生矩阵特征的操作链取证算法。通过分析图像纹理，我们发现该操作链会改变图像局部纹理结构，从而留下独特的篡改痕迹。利用LBP和LPQ算子，分别获取图像空域和频域的局部纹理信息。然后，通过共生矩阵模拟统计纹理信息的分布概率作为检测特征。
　　最后，采用支持向量机(SVM)作为分类器，检测不同的操作链。实验结果表明，对于图像裁剪和直方图均衡化组成的操作链，该算法能有效识别操作链的图像篡改操作的类型及先后顺序，取得了满意的检测结果。