随着图像编辑和篡改技术越发成熟,数字图像的真实性通常难以从视觉上直接分辨。为了检测数字图像篡改,在过去十年内,已经出现多种数字图像取证技术。其中,主动取证方法需要嵌入额外信息。相比之下,被动取证方法因为其适用场景更广而更加流行,也吸引了学术界和工业界越来越多的研究兴趣。一般而言,被动取证基于以下依据来检测图像伪造:图像采集或存储过程中会在原始图像中遗留某些固有的模式特征,或者在图像存储或编辑过程中会留下某些特定的模式特征。通过分析上述模式特征,可以验证图像的真实性。被动数字取证方法正处于快速发展之中,本文简要回顾其发展,并全面介绍该研究领域的最新进展。根据所追踪痕迹的不同,这些取证方法被分为3类,即采集痕迹法、存储痕迹法和编辑痕迹法。我们将逐一详解这些方法的取证场景、基本原理和研究现状。此外,我们讨论了当前图像取证方法的主要局限,并指出了该领域一些可能的研究方向和关键问题。