随着计算机网络技术的不断发展,数字图像在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。与此同时,易于操作的数字图像处理软件使得图像的篡改越来越容易实现,而这已经严重危害到社会的信任体系。在此背景下,数字图像取证技术应运而生。数字图像取证技术就是针对数字图像内容的真实性、完整性和原始性进行鉴别的技术。重拍图像是指用图像获取设备对一幅已有的图像进行拍摄而得到的图像,重拍图像取证是数字图像取证的一个研究分支。本文首先对数字图像盲取证技术进行了详细的介绍,其中重点分析了重拍图像取证的检测原理和主流的检测算法。在前人工作的基础上,本文提出了两个新的重拍图像检测算法,并初步建立了一个重拍图像数据库。本文的主要研究工作包括：(1)提出基于图像颜色和DCT系数的重拍图像检测算法。由于重拍图像的拍摄环境与原始图像的拍摄环境不可能完全一致,光照类型、光照方向以及光照强度的不同,会导致重拍图像和原始图像之间的颜色存在一定程度的差异。重拍图像存储过程经过两次JPEG压缩,导致DCT系数发生变换。我们采用颜色矩作为颜色特征,采用DCT系数亮度和色度分量的首位有效数字作为DCT系数特征来区分原始图像与重拍图像。实验证明,该算法能够有效的将重拍图像从原始图像中检测出来。(2)提出基于图像纹理的重拍图像检测算法。在重拍的过程中,相机会捕捉到媒介上的细微纹理,因此纹理特性能够揭示重拍图像的特点。本文提出了相对对比度,并结合Local Binary Pattern variance(LBPV)作为特征来区分原始图像与重拍图像。利用SVM作为分类器,结果表明该算法能够有效的将重拍图像从原始图像中检测出来,并且检测效果要优于之前的算法。(3)初步建立了一个高质量的液晶屏重拍图像数据库。针对显示在液晶显示屏上的图像,我们建立了一个高质量的重拍图像库,该数据库由200张原始图像和400张从液晶屏上重拍得到的重拍图像组成。该数据库将在今后的工作中进一步完善。