随着科学技术的迅速发展以及智能电子设备的普及,数字图像很容易被人进行篡改。在图像篡改的各种方式中,复制-粘贴篡改在所有的篡改操作中占据了极大的比例,这种篡改方法仅使用一张图像进行篡改,由于拥有相同的成像方式、亮度等等条件,手段非常隐蔽,极大地冲击了数字图像的可信度,复制-粘贴被动取证算法是通过一幅图像中所存在的相似区域来鉴别数字图像。本文针对现有的复制-粘贴被动取证技术存在的不足,如基于图像块的检测算法时间复杂度过高,对于图像的目标区域存在的仿射变换如尺度、旋转等变换鲁棒性较弱,以及基于特征点算法仅通过特征点不能够很好地定位出篡改区域等问题提出了新的解决办法。为了解决现有检测算法的缺点,本文提出一种新颖的基于SIFT与局部搜索的复制-粘贴被动取证算法。首先对图像使用SIFT算法进行处理从而得到图像中的特征点及对应的局部特征,再通过分割算法对图像进行自适应分割,分割后的图像块间进行特征点的匹配操作,提出了两阶段的图像搜索算法:在第一阶段是运行于图像块阶段的局部搜索算法,使用ZNCC算法来得到图像篡改区域的轮廓,随后使用了边缘匹配算法来对篡改区域的边缘块进行像素级别的匹配的算法,最后通过对篡改区域的边缘像素级应用局部搜索算法来丰富图像的细节,实验结果表明,该方案相比于现有的复制-粘贴篡改检测算法能够表现出更好的性能,该算法在各类攻击下也具有良好的表现。但是在存在较高噪声的环境下表现得不是很好。为了解决存在的噪声问题以及克服传统算法的缺点,本文提出了一种新的基于BRISK与改进的搜索算法的复制-粘贴被动取证算法,用BRISK来作为图像的特征点匹配特征,为了更好的应对一些后处理变换,修改了局部搜索算法的匹配方式,使用周围八邻域以及本身与源匹配检测单元进行匹配,在基于图像块的搜索算法中,使用PCT特征来作为相似性匹配的度量标准,使用ZNCC算法来进行边缘匹配的计算,最后通过基于像素级别的搜索算法处理篡改区域的细节。实验结果表明,该算法能够很好的定位篡改区域,在多类篡改攻击下表现良好,甚至在存有较高的噪声的环境下也能够得到很好的定位结果。