随着网络技术、数码设备的迅猛发展，数码照片已经取代传统的胶片照片而成为了主流。同时，各种图像修改软件也随之普及，这些软件都有一个特点就是易操作、且修改效果较好。因此任何一个会操作电脑的人，通过稍微学习，就能得到修改效果较好的图像，专业人士甚至可以做出让人无法分辨真假的效果。但是也存在一些人对图像恶意篡改，以达到其不可告人的目的。故而判断所见的图像是否真实变得愈加重要。数字图像的被动盲取证，事先不需要对待测图像进行任何预处理，而通过对图像本身统计特征进行研究，直接检测图像真伪。数字图像的重采样，也是属于盲取证的一种。本文系统分析了被动盲取证的优势和常用的检测算法，重点阐述了重采样原理和几个经典的重采样检测算法，针对JPEG是现在主要的数字图像格式，而现有的图像重采样检测算法对JPEG图像鲁棒性不高的现象进行研究，取得了较好的效果。主要工作如下：针对现有重采样算法只能检测对压缩质量因子较高（95及以上）的JPEG图像的现象，分析了添加高斯噪声对JPEG图像以及经过重采样的JPEG图像的影响，提出了一种改进的JPEG图像重采样检测算法。该算法对低压缩因子的JPEG图像有较好的检测效果，同时也能估计图像旋转的角度。针对数字图像在进行拼接篡改时，往往会采用重采样操作进行辅助篡改的现象，分析了JPEG压缩、重采样对图像信号的影响，提出一种新的基于重采样检测的JPEG图像拼接篡改取证算法。该算法通过检测JPEG图像局部区域重采样参数的不一致性来判断该图像是否为拼接篡改图像。