伴随着强大的图像编辑软件被日益广泛地普及应用与数字化技术发展的日趋成熟，普通的计算机用户可以轻松地修改数字图像内容，且不留明显痕迹。这类编辑软件虽然在生活上能给我们一些方便和享受，但一旦这些假照片被篡改后滥用，将在社会上产生非常严重的后果，小到个人隐私，大到影响社会稳定，甚至可能对一个国家的政治、军事和外交能力等诸多方面产生恶劣影响。因此，数字图像取证技术日益成为一门重要而且热门的研究课题。　　 目前的数字图像取证技术分为主动取证技术与被动盲取证技术，主动取证技术包含了传统的数字水印技术以及基于数字签名的取证技术，其精髓是在图像中事先嵌入附加信息，从而对图像的真实性进行认证，但是主动取证技术通用性较差，而被动盲取证技术则不需要事先在数字图像中添加任何额外的信息，直接对数字图像的内容进行鉴别。随着信息安全技术的发展，数字图像的被动盲取证技术为国内和国外许多学者深入研究。数字图像的篡改方式是多种多样的，而复制-粘贴便是数字图像最为重要的篡改手段之一。本文重点研究在同幅图像中的复制-粘贴篡改盲检测方法，目前该类方法主要有：穷举搜索法、自相关检测法、基于DCT检测法以及基于PCA检测法等等。以上几种算法虽然理论上可以完成检测，但计算的时间复杂度都比较高，分块后的特征向量维数也过高，直接导致计算量过大，程序运行的时间过长。　　 本文针对上述算法的诸多不足提出了一种新的高效的鲁棒性复制-粘贴篡改检测算法。本文算法首先采用离散小波变换将篡改图像的尺寸缩小，然后对图，像进行滑窗分块，并对每个图像块进行Hu不变矩特征提取，得到初步的特征向量矩阵，而后对该特征向量矩阵进行主成分分析，提取贡献率累计在95％以上那些特征维数，从而得到最终的特征向量矩阵，然后对该特征矩阵进行字典排序，利用判定条件进行块匹配操作，找出相似块并定位篡改区域，最后利用形态学滤波技术改善定位效果，利用逆小波变换将篡改区域显示在原图像上。基于大量实验结果显示，该算法不仅能实现普通复制-粘贴篡改检测，而且对于篡改后添加的诸如旋转、亮度变换、高斯模糊以及高斯白噪声等操作均有比较好的鲁棒性，在保证检测准确性、提高计算效率的同时，扩大了其应用范围。