随着图像采集设备以及各种编辑工具的普及,用户可以轻松地对数字图像进行篡改伪造,传统的“眼见为实”的观念正在被颠覆。为此,迫切需要行之有效的技术手段对数字图像的真实性进行鉴定。不同于数字水印或数字签名等主动取证技术,图像盲取证技术不需要预先嵌入信息,而是直接利用图像本身的统计特性进行真伪判别和篡改定位。复制-粘贴操作是最常见的一种图像篡改手段,并可能进行某些后处理操作,包括JPEG压缩、噪声添加、模糊处理等,以改变图像内容,迷惑信息接收者。特别地,复制区域往往经过了几何变换(旋转、缩放等)。因此,复制粘贴篡改的图像被动取证,既面临巨大的技术挑战,又具有很强的现实应用价值。本文针对复制-粘贴图像篡改操作,研究相应的被动取证技术。论文主要工作和创新点如下:首先,针对现有的篡改取证方法不能适应后处理操作的问题,提出了一种基于LBP特征的图像复制-粘贴篡改取证算法。首先,将待测图像进行灰度变换并划分为成固定大小的块;其次,利用旋转不变的均匀局部二进制模式LBP P,Rriu2算子提取图像块特征。该算子不仅对旋转操作具有很好的鲁棒性,且得到的特征向量维数也远小于传统的DCT系数特征的维数,有助于显著减少检测时间;再次,对特征向量进行字典排序,采用欧式距离度量特征向量之间的相似性,并利用转移向量计数器寻找主转移向量,减少误匹配;最后,利用形态学运算填充标记区域的孔洞并删除孤立的小区域,定位最终的篡改区域。实验结果表明,该方法不仅在JPEG压缩、噪声污染、模糊、旋转翻转等篡改操作下取得了良好的检测效果,而且能够检测出多个复制粘贴篡改区域。其次,提出了一种改进的基于SIFT关键点的复制-粘贴篡改检测算法。首先,提取图像的SIFT关键点,并进行ng2NN特征匹配,即对关键点集合进行递归分半处理,在每一对分半组合中进行g2NN特征匹配;其次,将匹配对进行匹配向量方向投票实现关键点的分类,并根据分类结果采用RANSAC算法求出复制块与粘贴块之间的仿射变换模型;最后,采用ZNCC(Zero-mean normalized cross correlation coefficient)准则度量待测图与进行仿射变换后的变换图之间的相关性,定位篡改区域。实验结果表明,算法具有较高的效率和良好的定位效果。