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近些年,互联网、计算机技术高速发展,越来越多的数字产品出现在我们面前,数码相机就是科技快速发展的产物之一。由于数码相机以及其他各种图像捕捉工具的快速普及,图像在百姓的生活中无处不在。与此同时,各种图像处理软件也如雨后春笋般应运而生,这些图像处理软件易得、易学、易用的特点使图像的真实性受到了严重质疑。这时,数字图像真伪鉴定技术的研究在图像学术界掀起了一股研究热潮。本文从图像真实性鉴定技术的现实应用性出发,介绍了图像篡改鉴定研究工作的意义,从图像内容取证技术、来源取证技术两方面分析了目前图像真实性鉴定技术在国内外的发展现状。由于图像在成像过程中将较多的拍摄信息如拍摄日期、相机设置属性等都存储在了JPEG Header文件中,在此基础上,展开了基于JPEG Header特征的图像真实性鉴定,并将重点放在了JPEG Header中的EXIF(Exchangeable Image File Format)信息及图像噪声特征的相关性研究上。其次,本文进一步研究噪声特征提取方法,将统计噪声特征进行了重建并优化,同时将此理论推广应用到图像局部篡改鉴定方面。最后我们对所研究的关于图像特征一致性的鉴定算法进行了实验仿真,在实验中不断探索算法的优化方法,使得其更加切合实际的图像篡改情况,更加具有实际适用性。本文的研究成果包括以下内容：1.从图像成像过程中生成的EXIF信息入手,根据其与图像噪声的关系建立二者相关性模型来进行图像真实性鉴定研究。为了减弱算法复杂性,只选取了EXIF信息中5个重要参数参与模型的建立。将现有图像集分为训练图像集和待检测图像集,在模型的建立过程中,分别提取了训练图像的统计噪声特征及5个EXIF特征,建立了二者的相关性模型,利用该相关性计算待检测图像的EXIF信息,再与图像属性信息里显示的EXIF数据进行比较,进而判断其是否遭到篡改。2.在实际中,篡改者经常将图像的局部进行篡改,这使得对图像的真实性进行快速分辨更加困难,据此我们研究了基于EXIF信息与噪声特征的图像局部篡改鉴定方法。深入分析了图像的噪声特征,为了提高算法对局部图像篡改的检测效果,将噪声特征从24个重建到324个,但是这样虽然保证了算法的检测效果,检测效率却因此受到了极大的影响,我们提出利用主成分分析法将图像噪声特征进行优化,从而使得算法的可实施性得到了较大提升。