使用数码相机或智能手机拍照已经成为日常的生活习惯,多样的图片编辑方法和后期处理工具的出现使照片更容易被编辑和修改,并通过互联网传播到世界各地。一部分别有用心的人利用这个特点,传播非法照片。对此,司法和公安机关在刑侦与取证工作中也面临着巨大的挑战。面对经过篡改的图片,如何找到拍摄该照片的源相机从而找到篡改照片的幕后黑手,成为数字多媒体取证领域一个非常重要实用的研究课题。当图像未经处理时,可以使用基于光响应非均匀性(PRNU)噪声的传统方法有效地识别源相机。但当图像经过编辑和修改后,上述方法无法直接有效地识别源相机。接缝雕刻是用于实现“内容保留”的图像伸缩算法,旨在通用有选择性地删除或增添接缝来对图像进行伸缩。接缝雕刻破坏了图像原有的相机指纹排列,无法直接通过基于PRNU的方法识别源相机。接缝雕刻图像源相机识别的现有研究较少,针对这个问题,本论文开展了以下的工作:提出了一种基于间接相关系数的接缝雕刻图像源相机识别方法,该方法能够在若干部已知相机中,找到接缝雕刻后的照片是由哪部相机拍摄的。首先,根据一定的照片数量计算每一部相机的相机指纹,不断增大照片数量,得到不同照片数量下的相机指纹;其次,对于经过接缝雕刻处理、来源未知的图像,通过设置能量阈值在该图像中筛选出一个未经接缝雕刻处理的子块,将该子块送入去噪滤波器,原图像与去噪滤波器输出图像相减得到噪声残差;然后,不断滑动窗口,将去噪滤波器输出图像与相机PRNU对应点相乘,计算乘积结果与子块噪声残差的相关系数。最后,根据相关系数选取五个特征,使用熵权法计算特征权重,通过加权得到图像源相机判别公式。该公式可以用来表征:随着图像数量增加,与相关系数最大值有关的多个指标的变化特点。当实验图像和相机指纹来自同一部相机时,随着用于计算相机指纹的照片数目不断增加,相关系数最大值不断增大并最终趋于收敛,相关系数最大值所在坐标向某一位置趋于收敛。当实验图像和相机指纹来自不同相机时,随着用于计算相机指纹的照片数目不断增加,相关系数的最大值的变化没有以上特点,最大值所在坐标无收敛趋势,呈现随机变化特点。本文通过计算特征和特征的权重给出了源相机决策公式,源相机识别正确率达到88.75%。