数字图像出现在日常生活中的每个角落,所起到的作用也在逐渐提高,但是数字图像处理工具给数字图像带来了严重的信任危机。以水印技术为代表的主动保护技术已经比较成熟,但是主动保护技术依赖于特定的预处理,然而在实际应用中,需要对完全未知的图像进行鉴定,因此只有被动条件下的鉴定技术才能解决图像的鉴定难题。盲环境下的数字图像篡改鉴定技术是图像被动保护技术中的重要研究内容,因此成为了当前的一个研究热点。本文分析了现有的数字图像篡改鉴定技术,从理论创新、算法改进等层面上对数字图像篡改鉴定技术中的若干方向提出了改进的方案,主要取得了以下的研究成果和创新。1.基于JPEG压缩特征的取证方法。在总结现有基于JPEG压缩特征鉴定技术的基础上,本文提出了一种采用可变分块方法检测图像多重JPEG压缩的算法。现有算法通过对单个DCT变换分块进行量化特征分析实现篡改检测,算法解析度差并且不能对异常区域进行准确定位,本文提出的算法通过采用分块统计的方法,增强了解析能力,同时利用可变分块的检测模式,实现了对篡改区域的快速、准确定位。此外,本文通过对比正常JPEG压缩行为和恶意JPEG压缩行为,总结出恶意JPEG压缩行为会出现量化特征错位或者量化特征缺失的现象,并据此提出了使用滑动窗口检测方法的恶意JPEG压缩检测算法,算法不仅能够检测图像经历的多次JPEG压缩行为,还能根据检测到的恶意JPEG压缩指正图像中的篡改行为。2.基于计算机视觉的取证方法。相机标定工具是计算机视觉的基础工具,也是图像篡改鉴定所经常采用的工具。相机标定得到的图像主点信息可以用于图像篡改鉴定,但是相机标定工具在使用时需要借助多幅图像或者已知的相机,用于图像鉴定时有较大局限性。本文通过在单视图中引入多视角的方法,使相机标定方法满足图像取证需求,并且据此提出了基于规则图形的图像拼接检测算法以及图像非对称裁剪检测算法。与原有算法相比,本文算法不仅能够在相机参数未知的前提下工作,另外算法借助的特征对滤波、加噪以及JPEG压缩等行为具有一定鲁棒性。随后,本文还提出了基于正交一维图形和基于消隐点的图像篡改检测算法,算法具有更广泛的适用条件以及更高的检测准确率。此外,本文还提出了基于相机外部旋转矩阵的图像篡改检测算法,算法能够对现有算法难以检测的轻微位移篡改进行检测。3.针对低分辨率照片、含文字照片等特殊照片的取证方法。通过对低分辨率照片进行分析,本文提出了基于广义成像模型的低分辨率检测模型。通过结合图像的成像过程和低分辨率图像特有的降采样和重压缩过程,建立了适用于低分辨率照片的广义成像模型,并且将部分基于计算机视觉的取证算法移植到低分辨率模型中。另外,本文提出了对含文字照片进行鉴定的算法,通过文字建模以及对文字映射过程进行还原,实现了对文字进行重构和对异常文字的检测。4.对现有算法的改进研究。本文结合文字建模方法以及异常边缘识别方法,提出了基于自学习的异常文字鉴定技术。本文通过引入KKT条件,提出了改进的基于光照方向检测图像拼接篡改的技术。5.图像的真实性评价研究。区别于传统的“修改=篡改”的检测方式,本文按照修改对图像的影响,将修改行为分为了颠覆类、严重类以及一般类。通过结合对图像中修改行为的分类以及对篡改鉴定技术的分类,提出了层次化的图像真实性评价模型,并在此框架下提出了对新闻类照片进行真实性评价的一般流程。