随着数码相机、数码摄像机以及智能手机的广泛普及，全民已跨入“读图时代”。为满足人们对图像编辑的要求，各种功能强大、易于操作的图像处理软件应运而生，但这也造成大量的篡改照片图像充斥网络、新闻等大众媒体，带来了严重的信任危机。数字照片图像作为一种重要的信息载体，如何确保它在存储、传输和传播过程中的完整性和真实性，已成为数字图像取证领域的研究热点。　　基于模式噪声的照片图像篡改取证算法对同图复制-粘贴、异图拼接和模糊润饰等多种篡改操作都具有通用性，近年来受到了广泛关注。本文通过对模式噪声的形成机理、提取方法以及基于模式噪声的篡改取证算法进行了深入分析，并开展了以下研究工作：　　1、针对现有基于模式噪声的篡改检测算法在待测图像纹理复杂真实区域虚警高、定位不精确以及检测效率低，提出了一种考虑纹理复杂度的自适应阈值检测算法。根据 Nyman Pierson准则，确定不同纹理复杂度对应的相关性判决阈值，进而拟合出阈值与纹理复杂度的关系函数。检测时，首先采用不重叠分块策略，计算待测图像模式噪声和相机模式噪声相关性，根据对应图像块的纹理复杂度，选择合适阈值进行相关性判决，降低纹理复杂真实区域的虚警，确定篡改的大致区域；在此基础上，采用快速 ZNCC（Zero Mean Normalized Cross Correlation）算法计算待测图像模式噪声和相机模式噪声在大致篡改区域处的相关性，实现精确定位。在手机图像库上的实验表明，与现有的固定阈值方法相比，所提出算法的检测率达到了98.8%，而虚警率仅为1.897%，有效地降低纹理复杂区域的虚警率，并精确定位出了篡改区域。同时，所提出算法在检测效率上与传统的滑动窗口方法相比平均提高了26倍。　　2、针对待测图像模式噪声质量不高导致的篡改检测精度不理想，提出了一种基于非线性引导滤波的模式噪声预处理方法。由于待测图像模式噪声在提取过程中易受图像内容、相机 CFA插值噪声、JPEG压缩噪声和其他随机噪声等干扰噪声污染，破坏了模式噪声原有特性，导致待测图像模式噪声质量不理想，影响取证效果。提出采用高质量的相机模式噪声对待测图像模式噪声进行非线性引导滤波，剔除干扰噪声，获得高质量的待测图像模式噪声，从而提高篡改检测精度。实验结果表明，与现有算法相比，所提算法有效提高了不同尺寸篡改块的检测精度，其中最高提高幅度达到了4.41%，同时也提高了抵抗 JPEG压缩的鲁棒性。