数字图像的应用范围随着计算机技术的发展变得非常广泛,然而各种图像处理软件的出现,使得数字图像很容易被篡改并为社会带来了许多负面影响。因此,迫切需要相应的技术来检测数字图像的真实性。目前,数字图像取证技术可以分为主动取证和盲取证,前者在应用时需要内容提供方对图像进行预处理,而后者在应用时则不依赖任何预处理,因此盲取证已成为当今数字图像取证的重点研究内容。本文主要是针对图像的区域拷贝篡改进行盲取证研究,区域拷贝粘贴篡改是为了覆盖图像中原有信息,把图像的某一区域拷贝粘贴到同一幅图像的另一个区域中。本文最终提出了一种新的检测与定位算法,研究成果如下：第一,首次提出LPP-SIFT (Locality Preserving Projection-Scale Invariant Feature Transform)描述器,为SIFT特征点生成低维有效的特征描述子；第二,首次将LPP-SIFT特征描述子应用于数字图像的区域拷贝粘贴篡改检测及定位,LPP-SIFT描述子相对于SIFT描述子维数较低,因此在很大程度上提高了特征点的匹配速度；第三,对生成的特征向量集进行划分,然后采用向量角度比率作为判断依据对特征点进行匹配,成功匹配的特征点之间用线段标出。根据本文所提出的检测方法,可以判定图像中特征点匹配对聚集的区域即为拷贝篡改区域。实验表明,本文提出的算法不仅能够有效地检测出拷贝篡改区域,而且对于旋转、尺度缩放、JPEG压缩以及噪声添加都具有较强的鲁棒性。