数字图像作为一种多媒体信息,在互联网及人们生活中扮演着举足轻重的角色。随着信息技术的快速发展,以及功能强大的图像编辑软件的出现,篡改数字图像变得更加简单,且人眼难于看出真假。篡改图像如被用于一些正式场合,无疑会引发一系列信任危机。因此,对数字图像真实性和完整性进行鉴别的技术变得非常重要,成为目前研究的一个热点方向。本文主要研究基于关键点的数字图像被动取证算法,以提高算法的安全性及检测性能。本文首先介绍了数字图像取证算法的研究背景和意义,并对图像取证技术的研究现状进行概述。然后对基于关键点的复制粘贴图像取证算法进行研究和分析,并总结出现有算法中存在的不足,从而为改进算法的提出奠定基础。针对现有SIFT复制粘贴篡改检测算法存在安全隐患的问题,本文首先利用平滑区域移除目标的篡改攻击对目前SIFT复制粘贴篡改检测算法实施攻击,以说明算法中提取SIFT关键点的对比度阈值较大会使平滑区域提取不到足够的SIFT关键点,从而破坏算法的安全性。然后,为有效提高抵抗平滑区域移除目标的篡改攻击的能力,本文提出改进算法,通过降低对比度阈值使平滑区域能提取到充足的SIFT关键点,再在一次聚类的基础上,采用RANSAC算法和二次聚类来消除低对比度阈值引起的误匹配,从而准确定位出篡改区域。但是这类基于关键点的检测算法不能很好地区分复制粘贴篡改图片和存在相似物体的真实图片,从而对真实图片产生一定误检。为有效降低基于关键点的复制粘贴篡改检测算法对含相似目标的真实图片的误检,本文设计了一种能有效区分这类真实图片和复制粘贴篡改图片的取证算法。主要基于复制块和粘贴块之间仅存在平面上的变化,而真实图片中的相似物体存在一定的三维视差这一特性。该算法在基于SIFT的复制粘贴篡改检测算法的基础上,利用初步检测到的疑似篡改区域上匹配点的位置关系,判断这些篡改区域之间是否仅发生平面上旋转和尺度缩放,如果是,则认为是篡改图片,否则为真实图片。具体是先计算各个疑似篡改块上所有匹配点到其中心的向量,并进行归一化处理,然后根据求取的每两组向量计算一组夹角向量,通过分析它们的波动情况进行判断,波动较小的认为是复制粘贴篡改区域。实验结果表明：改进算法在原有检测性能的基础上,能较好地降低对真实图片的误检。最后,对本文算法的仿真系统进行设计,并对仿真结果进行分析和说明。