目前，数字图像已广泛应用于人们的日常生活和工作中。同时，很多图像编辑和处理工具的发展迅速，使得人们可以任意篡改图像内容，颠覆了人们“眼见为实”的传统观念。数字图像伪造和篡改如果被用于科学发现、法庭证物、正式媒体等，将会对社会和政治造成很大的影响。因此，针对数字图像篡改的取证研究具有重要的意义。其中图像的盲检测技术是直接对数字图像本身的内容或统计特性来判断图像的真实性和完整性。针对数字图像的区域复制-粘贴篡改，提出一种基于灰度共生矩的检测算法。该算法首先将待检测图像分成大小相同的多个重叠块，用灰度共生矩阵的统计量表示每块图像的纹理特征，得到图像的特征矢量。然后将特征矢量进行字典排序，并结合图像块的位移矢量，检测且定位出篡改区域。实验结果表明该算法能够有效检测复制粘贴篡改，并对复制区域旋转操作具有较强的鲁棒性。为了加大篡改检测的难度，篡改者对图像的复制区域先进行一些旋转、亮度调整再进行粘贴。本文针对带任意角度旋转和亮度调整的复制-粘贴篡改提出一种基于局部二值模式(LBP，local binary patterns)的检测算法。首先利用SIFT(scale invariant featuretransform)关键点检测方法检测图像中的所有关键点，然后计算以关键点为中心的周围图像区域的LBP特征，将其作为关键点的特征描述，最后采用特征向量的欧式距离进行关键点匹配。实验结果表明该算法对进行过旋转、亮度调整等后处理的篡改图像都有较好的检测效果，并且匹配精度高。