数字图像盲取证技术作为信息安全技术的分支之一，是在不预先向取证图像中嵌入水印等标识的情况下对数字图像内容的真实性、完整性和原始性进行认证的技术。本文系统地总结了数字图像盲取证技术研究基础与发展方向，分别从数字图像取证理论模型、针对篡改手段的真实性取证、针对隐密方法的完整性取证、基于图像自然属性的原始性取证和隐密分析取证系统框架五个方面进行了研究，取得了以下技术创新和研究成果。首先，对数字图像取证的理论模型和系统框架进行了研究。在总结前人工作的基础上，提出了数字图像盲取证的系统框架；利用数字图像自然属性特征，根据数字图像取证的测试需求，提出了取证测试专用的标准图像样本数据库建库准则，建立了可拓展的图像库拓扑结构，并利用统计学方法计算了所需的建库规模。第二，针对常用篡改手法进行图像真实性取证研究。提出了同一幅图复制粘贴检测、图像双重JPEG压缩检测、图像几何形变的重采样检测和数字图像伪造边缘模糊处理的篡改盲取证新方法，对数字图像内容的真实性取证进行了研究。第三，研究了隐密分析取证的系统模型。将隐密分析研究扩展到图像完整性取证的框架下，着眼于研究取证意义下的隐密分析技术，总结出隐密分析的发展方向是以提供法庭证据为目的的隐密分析取证技术，并给出了隐密分析取证的系统框架结构。第四，针对不同隐密方法进行图像完整性取证研究。从数字图像完整性取证的角度出发，进行了针对性的隐密分析方法研究，提出了针对主流隐密方法SES隐密(BMP图像)、自适应隐密(GIF图像)和MB1隐密(JPEG图像)的隐密分析方法，可以对载体图像是否含有秘密信息做出可靠判断，并在已知隐密方法的情况下能够确定秘密信息的长度和位置。第五，对数字图像自然属性特征进行了研究。从数字图像原始性取证的角度出发，总结了前人在数码相机、扫描仪、传真机和手机等不同来源数字图像自然属性特征的研究成果，提出了新的用数字图像游程统计规律研究图像数据特性的方法，并用该方法对不同图像之间、文本和图像数据之间、伪随机序列和图像数据之间以及二值传真图像与伪随机序列之间的数据游程统计规律进行了定性对比分析。最后，在总结本文研究成果的基础上，对数字取证的未来研究方向进行了展望。