高度智能化、操作简便的数字图像处理软件在给人们日常生活带来巨大便利的同时也引发了一系列潜存的信息安全问题,急需一套可靠的数字图像取证方法来维护社会秩序和公平性。在图像处理的原理层面,重压缩操作是图像处理过程中必经操作,在内容修改层面,包含有放大、缩小、旋转等类型的重采样操作是图像处理过程中的常用操作,上述两种操作能够给图像取证带来全面的辅助检测结果。本文系统地总结了数字图像重压缩和重采样取证的研究基础和发展方向,分别从基于特征融合的重压缩与重采样取证框架、基于特征融合的JPEG图像重压缩检测、基于特征融合的JPEG重采样检测、基于特征融合的图像重压缩与重采样篡改取证系统的开发这四个方面进行了研究。本文主要的工作如下:(1)对基于特征融合的重压缩与重采样的取证框架进行了研究。本文对国内外已有的检测算法进行了理论分析和总结,对于数字图像重压缩和重采样这两个取证领域,现有的方法都存在没有规范的取证框架、取证特征单一、特征向量维数大这三点不足。在此基础上,本文从特征融合的角度出发,选取各自的优势互补特征,寻求最优的特征融合算法,辅助合适的机器学习方法,设计了基于特征融合的重压缩取证框架、基于特征融合的重采样取证框架以及统一取证框架。对框架中所提到的基于并联策略的特征融合方法CCA、DCA,基于特征并联融合及降维的PCA、Prob-PCA、SPE、Sammon mapping 方法,机器学习的 SVM、gcForest、CNN 进行了原理及具体算法的梳理。(2)基于特征融合的JPEG图像重压缩篡改取证。根据所设计的基于特征融合的重压缩取证框架,提出将描述Y通道受重压缩影响的DCT系数的首位有效数字特征和描述受重压缩操作影响的DCT系数与其周围系数的关系的相邻系数差的特征进行特征融合的数字图像重压缩检测方法,通过对比实验法证明了该算法的有效性。该取证方法解决了在对角线、第二次压缩因子为95的情况下检测效果不佳、特征向量存在的冗余数据过多、数据量过大影响检测效率的问题。(3)基于特征融合的JPEG图像重采样篡改取证。根据所设计的重采样取证框架,提出将描述受重采样操作影响的局部周期相关性所呈现出的纹理特征、描述R、G、B三个通道受重采样操作影响的差异性的Benford特征、描述受重采样操作影响的DCT系数与其周围系数的关系的相邻系数差特征、描述JPEG图像重采样后出现的块效应特征这四类特征进行特征融合操作的数字图像重采样检测方法,并通过对比实验法证明了该算法的有效性。该方法解决了在重压缩取证中采样因子在1.0附近的情况下检测不敏感、不相干特征影响检测精度、数据量过大影响检测效率的问题。(4)基于特征融合的图像重压缩与重采样篡改取证系统开发。本文基于统一取证框架,设计并开发了基于特征融合的数字图像重压缩和重采样的自动取证系统,通过科学的测试方法证明了该系统操作简便、交互良好,可行性和可移植性强。(5)最后,在总结本文研究成果的基础上,对数字图像重压缩和重采样取证技术的未来研究发展方向进行了展望。