JPEG格式可以在保证较高图像质量的前提下获得高压缩比,并且具有适合人类视觉特性的优点,因此大多数图像获取工具采用JPEG格式来保存图像。然而,图像处理软件的迅速发展使得任何人可以很方便地篡改图像,并且篡改后的图像效果很好甚至以假乱真。这种图像可信度的破坏在保险,法律,新闻,医疗等行业会可能引起一系列的信息安全问题。一般情况下,图像处理软件选择以JPEG格式来保存伪造图像,以减少篡改操作所留下的痕迹。如果被篡改的图像是JPEG图像,那么再次保存为JPEG格式的过程实际上是对该图像进行第二次JPEG压缩,即篡改图像通常是经过JPEG双重压缩的图像。换个角度看,经过JPEG双重压缩的图像通常是伪造图像,这就意味着可以将检测篡改图像的问题转换为检测双重压缩图像的问题。本文针对质量因子相同且较低的条件下的JPEG双重压缩图像检测算法进行研究,具体工作内容可以概括为:1)提出一种基于低频分量和误差图像的低质量JPEG双压图像检测算法(称为LFEI算法)。通过低频分量和误差图像进行分析,然后基于分析提取相关的统计特征。由于高频分量在JPEG压缩过程中容易丢失,相比之下,低频分量更为可靠。考虑到这一点,我们的方法首先分析单压和双压中的低频DCT系数和损失的信息。然后,提取相关特征以表示两种压缩之间的差异。最后,使用支持向量机对统计特征进行分类。基于两个标准图像数据库的实验结果验证了该方法优于所选择的比较算法。该方法中,低质量因子(取值范围为70至20)的平均检测率为87.75%。2)提出一种基于固有指纹的低质量因子的JPEG双压检测算法(称为BIF算法)。众所周知,原始图像被篡改之后,压缩图像上存在一些不能去除的固有痕迹。这种痕迹可以用作伪造检测的指纹。在之前的研究工作中,JPEG双压缩的指纹是根据图像的几何变化,双量化效应和块效应来定义的。然而,当质量因子较低时,这样的指纹太模糊而不能被有效地检测。为了解决这个问题,提出利用压缩图像内容和误差图像中的指纹完成检测工作。首先为JPEG单压和双压图像建立三个直方图以分别显示图像纹理信息,时域和频域的数据的整体分布。直方图的全变差和散度作为指纹来描述直方图的变化。此外,利用误差图像上的指纹使检测更可靠。实验结果验证了该方法可以获得比传统检测方法更有效的结果。