当今,随着数字图像获取设备特别是数码相机的普及与互联网技术突飞猛进的发展,数字图像成为人们传递和存储视觉信息的重要载体已是不争的事实。数字图像技术使现代人们的生活更加绚丽多彩,但同时也给现代人们带来了很多的困惑和痛苦。利用一些功能强大图像编辑软件,可以很容易的对数字图像进行篡改和伪造,使眼见不再为实。篡改和伪造的图像如果被用于科学发现、正式新闻媒体报道、事故保险和法庭物证甚至在文化、政治、军事、外交中等,夸大或扭曲事实真相,捏造事实,以达到不可告人的目的,将会对经济发展和社会进步产生严重的不可估计的负面影响。例如,近几年来国内的“藏羚羊”照片事件,“广场鸽”造假事件等,给人们和社会带来很严重的负面影响。“我们生活在一个不能再相信自己所听到和看到的世界中。”美国达特茅学院教授、相片真伪鉴定专家Hany Farid曾这样感慨的说到。图像认证技术是通过对图像统计特性的分析来判断图像的原始性、真实性和完整性。其中鉴别数字图像真伪的图像盲认证技术更具有现实性和挑战性。本文概括介绍图像认证的背景、国内外研究现状以及主要的篡改方式与盲认证算法。针对使用广泛的图像复制-粘贴篡改方式进行研究分析。其中针对同幅图像复制-粘贴篡改提出了一种快速的交互的、准确的盲认证算法。该算法利用小波分解减少图像整体的搜索空间,采用区域生长和链表查询相结合的方式以及相关算法优化处理妥善解决认证过程计算量大、时间过长的问题。并在实验中证明了能快速、准确、稳健地检测到篡改区域。另一种是不同幅图像复制-粘贴篡改,其过程是选定一幅图像作为背景,并把从其它图像中提取关键部分复制-粘贴到背景图像合适的位置以生成伪造图像。事实上,伪造者为了减弱或消除图像复制-粘贴拼接边缘产生的视觉或统计上的畸变,往往会对复制-粘贴部分边缘进行羽化、模糊等后处理操作。这在隐藏图像篡改事实的情况下却又留下了另一篡改痕迹。通过对图像边缘特性和人工模糊的特点分析,本文设计了一种基于小波域巴特沃斯同态滤波和数学形态学的图像边缘模糊检测算法,能有效地检测和定位复制-粘贴部分的模糊边缘。