数字图像作为信息传递的一种有利载体,通过其信息量大和形象逼真等特点,广泛存在于各种网络环境及现实生活中。但是各种高级图像处理算法以及相应图像处理软硬件的出现,使得非专业人士很容易处理图像,并使人肉眼很难甚至无法识别,但图像潜在的统计特征已经修改。这给各界带来了许多麻烦,引发了各种各样的信任危机。因此,图像盲取证技术就变得非常重要,成为了目前一个非常热门的研究方向。　　 本文分析了目前数字图像被动盲取证技术的原理和特点、理论背景、相关算法等,着重介绍了数字图像篡改中最基本的复制粘贴篡改操作。针对数字图像复制粘贴篡改操作,提出了两种有效的检测算法。　　 (1)通过分析几种常用的矩特征值,提出来基于SIFT和Hu矩的复制粘贴篡改型取证算法。实验结果表明,该算法在图像经过旋转、缩放等处理的情况下依然能准确的检测出篡改区域。最后,通过分析这些算法的结构及流程,提出来复制粘贴篡改型取证的基本框架。　　 (2)由于现实生活中图像经过复制粘贴篡改操作后,可能会进行最常用的一种后处理即模糊操作。因此本文利用之前提出的复制粘贴篡改取证的基本框架,提出来基于模糊不变矩的复制粘贴篡改取证算法。首先将图像分成多个重叠块,每块的特征用由模糊不变矩计算得到的模糊不变量表示。然后按照预定的相似标准来确定图像篡改区域。实验结果表明,该方法在抗模糊处理方面具有明显的优势。　　 本文得到国家自然基金项目(项目编号:60973113);湖南省自然科学基金项目(项目编号:09JJ3120)的资助。