近年来,随着多媒体技术的快速发展,数字信息的获取方式越来越便捷。其中,图像作为一种对客观世界的生动描述或写真,是人类最主要的信息源之一,图像内容的真实性与完整性是对现实世界的客观描述。然而,有些别有用心者为了某些目的而对图像内容进行恶意篡改,在政治、经济、军事、历史、法律、新闻、科技、医学等很多方面造成了极其严重的影响。因此,近年来涌现的图像内容真实性与完整性取证技术已经发展成为工业界和学术界的研究热点。本文主要研究图像Hash技术和图像Copy-Move篡改检测方法,主要研究工作如下:提出了一种基于对象的图像Hash方法。提出的方法包括Hash生成算法和篡改检测与篡改定位算法。在提出的方案中,首先提取图像的SIFT特征点,并利用随机高斯矩阵压缩降维,构建局部位置特征;接着利用SLIC算法分割图像,通过提取图像块区域的亮度、色差与位置信息,构建结构特征;然后按照行和列分割相应的灰度图像,通过计算行和列块中的统计量,构建统计特征;最后,利用位置特征、结构特征和统计特征,结合图像的大小与SLIC超像素分割的初始种子点个数,建立图像的中间Hash,并经过加密和随机化,形成最终图像Hash。在该图像Hash的基础上,提出了一种基于超像素块位置的结构特征匹配算法,实现了图像篡改检测与篡改定位。大量的实验结果显示,提出的方法对大多数内容保持的图像处理操作具有很强的鲁棒性,对恶意篡改操作具有很好的敏感性,对于篡改区域的定位精确率高,与同类方法相比具有显著的优越性。提出了一种基于特征点的图像Copy-Move篡改检测方法。提出的方法包括图像的特征提取与匹配、误匹配去除、仿射变换矩阵估计和篡改区域定位。在提出的方法中,首先提取了待测图像的SIFT特征,利用传统SIFT特征匹配算法和改进的SIFT特征匹配算法相结合,实现了特征的匹配。其次,根据匹配点对形成的平面向量呈现的性质完成了误匹配点对的去除。然后,引入仿射变换矩阵计算了原始区域和粘贴区域之间的变换参数,并通过运用RANSAC算法防止了极少部分误匹配点对的存在和提高了仿射变换矩阵的参数精度;最后,结合仿射变换矩阵和像素相关性系数,定位出待测图像的Copy-Move篡改区域。大量的实验结果显示,提出的方法有着很好的检测性能,相对其他基于特征点的检测算法而言,提出的方法在最后的检测结果上有着更高的篡改定位精度。