目前，大部分普通的数字图像取证技术只能检测到未经特殊处理的篡改痕迹，然而对于具备专业数字信号处理知识的篡改者而言，普通的取证技术可能会被混淆或者误导。因此，数字图像反取证技术的研究可以加强数字图像取证技术的安全性和鲁棒性。本文首先概述了反取证技术的相关背景及国内外研究现状，然后重点研究代表性的具体反取证技术。本文主要包含以下三方面内容：首先，本文改进了原有的JPEG压缩反取证算法，加强了篡改操作隐秘性，最大程度地减少图像质量损耗。通过逐步提高篡改图像的压缩质量因数，在此基础上添加反取证抖动，移除JPEG图像DCT系数的量化效应，同时利用总变差最小化的去噪方法保留图像的边缘和纹理细节信息。实验证明该反取证算法与同类算法相比，篡改操作隐秘性好，篡改图像质量较高。说明了经过本文的改进，压缩反取证技术不但可以抹去JPEG图像的量化效应，而且不会留下相应的新的取证痕迹。其次，本文隐藏了指纹复制攻击操作中篡改图像的真实来源痕迹。通过建立来源设备内部数字图像的成像模型，优化了指纹复制攻击的方式，抑制了篡改图像中来源设备的模式噪声的影响，并且通过用最小二乘法等工具，同时调整篡改图像与目标相机及真实来源相机的两个相关性数值。实验证明，本文提出的指纹复制攻击算法，其篡改图像与目标相机的相关性远高于自身真实来源相机的相关性。说明了该算法可以在指纹复制攻击的反取证操作中，隐匿图像自身的真实来源。最后，本文提出了抵抗三角对比测试的反取证算法。通过计算出目标相机照片之间每个像素的相关参数的方差，选取方差较大的受成像传感器特性影响较深的像素点，舍弃方差较小的像素点，组成一个残缺的但是较准确的篡改模式噪声。实验表明该算法的篡改图像在与目标相机保持了较高的相关性的同时，降低了三角对比测试的成功率。说明了本文提出的算法既能完成来源设备反取证任务，而且可以使三角对比测试失效。