随着图像编辑软件的广泛应用，图像修改变得简单而快捷。篡改伪造图像的存在甚至彻底颠覆了人们“眼见为实”的传统观念，在政治、经济、科研、法律、社会、新闻、军事、医学等方面造成了极大的负面影响。因此如何解决这一问题也变得愈发迫切，人们急需一种手段来制止这些事件的发生，所以近些年数字图像取证迅速发展成为一个重要研究课题。本文主要从数字图像来源鉴别和数字图像拼接检测两个方向开展研究工作。主要工作如下：　　提出了一种基于图像局部纹理特征的相机源辨识方法。我们利用局部相位量化(LocalPhase Quantization，LPQ)和局部二值模式(Local Binary Pattern，LBP)提取描述局部纹理细节的取证特征，其中LBP特征是从原始图像、原始图像的残留噪声图像和残留噪声的轮廓波系数中提取；并首次把LPQ特征引入到数字图像来源辨识中，从原始图像和原始图像的残留噪声图像中提取LPQ特征。最后联合组合LBP和LPQ生成取证特征，并利用支持向量机实现相机源辨识。　　考虑到不同相机拍摄的照片都带有相机自身的模式噪声，因此在拼接图像中，来自不同图像的拼接区域之间存在着噪声差异。基于这一事实，提出了一种利用噪声差异性进行图像拼接检测与篡改定位的方法。该方法首先根据对象进行图像分割，然后对分割图像进行DWT变换得到高频子带，再对高频子带进行滤波操作得到残留噪声，比对每个对象残留噪声的统计值，进行拼接检测与拼接区域定位。