随着目前各种数字设备的快速普及,数字图像逐渐充斥着人们生产生活的各个领域,而各种图像处理软件的产生使得对数字图像的篡改越来越容易。假如这些数字图像被人恶意伪造和篡改,进行各种违法犯罪活动,无疑将会对社会造成恶劣影响。因此,数字取证——对数字图像的真实性进行鉴别已经迫在眉睫,而数字图像的来源取证是其中的重要课题。本文在对数码相机成像原理进行分析的基础上,对数码相机图像的来源取证方法进行了研究。论文首先研究了基于数码相机模式噪声的数字图像来源取证方法。对每个待测相机,首先通过小波去噪滤波器对其所拍图像进行去噪处理,提取图像中的样本噪声,然后平均多幅样本噪声图像来得到该相机独一无二的模式噪声,最后通过计算图像中的样本噪声和相机参考模式噪声的相关性来鉴别该图像的来源相机。然后,论文对基于颜色滤波阵列插值的数字图像来源取证方法进行了研究。大多数数码相机都只用一个传感器,因此图像中有2/3的颜色是通过颜色滤波阵列插值算法插值得到的,不同的插值算法会给图像像素间带来不同的相关性。对每幅图像,首先运用EM算法来估计得到图像的插值概率图像,然后对其进行傅里叶变换得到傅里叶频谱图,把插值概率图像权重系数和傅里叶频谱图的峰值点作为特征,比较图像与相机的相关性,即可判断其来源相机。本文通过大量的实验对两种算法的取证效果进行了研究。其中,基于数码相机模式噪声的数字图像来源取证方法对普通消费相机拍摄的JPEG图像能够达到很好的取证效果,对10个相机总共3000多幅图像的实验结果表明,此方法对一般拍摄条件下的图像能够实现100%的分类。基于颜色滤波阵列插值的数字图像来源取证方法能够实现对5款相机拍摄的未压缩图像实现较有效的来源判别。