数字图像凭借其即时、方便、易处理等优越特性已成为了现代通信中传递信息的一种主要方式。近年来,这种多媒体信息在给社会带来方便的同时也为违法犯罪等恶意行为提供了手段和工具,数字图像来源的真实性和可靠性也在不断的遭受质疑。由于数码照片作为数字生成证据的一种,具有很高的证明力,已经在司法体系和刑侦过程中扮演着越来越重要的角色,因此,研究确保其可靠性来源的数字图像相机来源取证技术对维护社会稳定和司法公正具有重要的意义。本文对数字图像的相机来源取证技术进行了研究。从数码相机的成像过程入手,对相机内部软硬件对图像特性产生的影响展开讨论,对现有的典型取证算法进行性能分析和问题总结,得到基于相机硬件特性的方法对不同相机的区分度更高的结论；然后,以相机传感器和镜头这种元器件会产生的模式噪声作为出发点,提出了本文的方法,以满足取证技术的性能要求。本文的具体贡献如下：(1)提出了一种基于模式噪声主要成分相关性的来源取证方法本文首先对降噪滤波后得到的噪声组成成分进行了分析。现有的降噪技术中不存在一种可以直接获取图像固定系统噪声的理想滤波器,通过滤波器得到的模式噪声实际是一个估计值,其中包含着其他随机噪声的影响；同时,图像的模式噪声是一种高频信息,而JPEG格式的图像在进行压缩时也是针对其高频分量进行的,在一定程度上削弱了相机固有的模式噪声。针对上述问题,本文提出了一种可以有效获得模式噪声主要成分的方法,以放大固定的系统噪声在来源认证中的作用。实验结果表明,这种方法有效的提高了相同相机图像模式噪声之间的相关性,改善了针对不同相机的JPEG图像区分度低的问题。然而由于不同的相机阈值不同,该方法在确定待检测数码照片的来源时可能被判为不同的相机,需要改进。(2)提出了一种相机模式噪声特征的来源认证方法为了改进上述方法存在的问题和现有基于特征的方法针对同品牌相机鉴别准确率低的问题,本文从特征提取的角度在空域、频域和小波域综合考虑了模式噪声的特性,提取了338维特征,并使用支持向量机进行训练和测试。实验结果证明,该方法是一种限制较少的可以有效认证数码照片相机来源的方法,对现有样本,在区分同品牌相机上平均准确率高达98.68%,与基于相机内部操作算法的典型方法相比有着很大的优越性。