数字多媒体的数字化本质以及图像/视频编辑工具的发展，使得它们可能被故意篡改伪造。传统的感知哈希和被动取证技术，在取证的适用性和计算复杂度等方面存在一定的局限性。此外，实际的图像/视频篡改伪造往往联合使用多种手段，并尽可能地掩盖遗留的痕迹。近年来，出现了基于取证哈希的图像取证方法。取证哈希是一个附加到数字多媒体的短签名，并且作为边信息，以辅助分析接收到的数字多媒体的可信度及其它的篡改操作处理历史。本文以取证哈希为切入点，开展视频取证研究。通过提取更多关于原始数字视频的先验知识，作为边信息，并构造取证哈希组件，以估计与恢复数字视频所经历的完整篡改历史。主要工作和创新点如下：首先，以估计视频篡改处理历史为目标,提出了一种基于取证哈希的多种视频篡改操作的取证方法。根据几种典型的视频篡改伪造手段的特点，将图像取证哈希扩展到视频取证。针对不同篡改手段提取出统计特征作为边信息，构造取证哈希组件，并以模块化的方式搭建视频取证哈希框架，整个框架具有良好的鲁棒性和可伸缩性。仿真实验结果表明，本文的方法能够有效地实现视频篡改处理历史估计，完成篡改区域的大致定位，并且运算复杂度较低。其次，提出一种基于取证哈希的估计视频Seam-carving缩放篡改的方法。作为一种内容感知的视频自适应技术，视频Seam-carving可以用于删除或者添加对象。在视频取证哈希框架中，在时空方向的若干图像上提取SURF特征点集合表示配准面，利用相邻面之间相对位移的变化，估计视频所做的删除或篡改对象操作。实验结果表明，本文所提方法能有效估计seam曲面的增删，掉帧时依旧保持良好的性能。适当增加哈希长度还能检测帧增删。目前，图像/视频篡改处理历史的取证研究还处于起步阶段，希望本文的工作是能够促进视频处理历史估计的深层次取证进一步发展。