随着高性能计算的发展和互联网的普及，数字内容(视频、图像等)通过各种方式更加容易地被篡改和分发。因此，为了保护已注册的数字图像免于非法使用，图像拷贝检测在版权保护中显得非常重要。其中，图像拷贝检测的关键问题是提取鲁棒的特征用以抵抗各种攻击。现有大量用于拷贝检测的特征提取算法，它们对于一般的信号攻击都具有较好的鲁棒性，但对于旋转、裁剪、缩放、平移等几何攻击，却缺少鲁棒性，因此如何提取抗几何攻击的图像特征是需要解决的难点问题。提出了一种基于类扇形模型和离散傅里叶变换(SSec-DFT)的算法。一幅图像首先用48个同心椭圆和48个类扇形模型划分，然后从每个椭圆环中得到1D-DFT幅度谱，作为拷贝检测的特征。最后，计算相关系数来衡量测试图像和原始图像的相似性。这一拷贝检测算法不仅能抵抗大部分的信号攻击，而且也能较好地抵抗几何攻击。实验结果显示相对于现有的经典算法，SSec-DFT算法的检测效率和检测精度均得到了提高，并且在抵抗几何攻击上表现极佳，能抵抗非等比拉伸，任意角度的旋转等攻击。提出了一种基于局部Hu矩(Cir-Hu)的算法。用圆形模板提取归一化后的灰度图像的圆形块作为局部区域，接着分别提取每个局部区域的Hu矩描述子从而作为整幅图像的特征标识。最后给出了图像间距离的衡量方法。该算法对常见信号处理和几何攻击有较好的鲁棒性，具有较高的查全率和查准率，尤其能抵抗大面积的裁剪、循环平移等攻击。