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随着信息技术、多媒体技术和互联网技术的快速发展，人们可以更加方便地获取一幅数字图像。然而，人们在享受数字图像带来快乐的同时，也被一些无法识别的伪造图像的肆意传播所困扰。由于伪造的图像如果被应用到新闻媒体、军事以及司法领域，不仅会影响到信息的真实性，更可能会引起社会恐慌，混淆视听，可能会产生不可估量的后果。因此，为了鉴别数字图像内容真实性与可信性，数字图像取证技术近几年迅速兴起并成为学术界一个热点研究领域。 数字图像取证技术分为主动取证和盲取证。主动取证一般是预先在待检测媒体中加入认证信息（如:数字水印、数字签名等），在检测时进行提取以鉴别真伪;而盲取证技术在认证过程中不需要加入额外的认证信息，所以其具有很好的适用性。作为图像篡改最常用的手段之一，图像拼接被广泛应用于图像的合成伪造等，因此，论文利用图像频域系数特征以及多个特征融合技术，对图像的拼接篡改的盲取证技术进行了广泛而深入的研究，并取得了以下成果。 (1)提出了一种基于离散系数变换(DCT)域系数对直方图特征的图像篡改取证方法。首先对图像进行DCT，并在给定的阈值下，对变换后的DCT系数进行系数对直方图化;而后对直方图化后的值进行归一化处理，再用主成分分析(PCA)对上述数据进行降维处理取得系数对直方图特征;最后将真实图像和篡改后图像的系数对特征用支持向量机(SVM)进行分类识别。实验结果证明，和现有的一些算法相比，提出的方法计算复杂度低，在CASIA v1.0平均识别率为97.92％，CASIA v2.0平均识别率为91.20％，对未压缩图像和压缩图像的拼接篡改都具有良好的识别性能。 (2)提出了一种基于差分DCT域系数对直方图的图像拼接篡改检测方法。该方法首先对图像进行DCT变换，而后分别计算DCT系数矩阵的水平、垂直、主对角线、副对角线四个方向的差分DCT系数矩阵，并对得到的差分DCT系数矩阵进行系数对直方图化，提取特征向量。最后，利用支持向量机对真实图像和篡改后的图像进行分类识别。实验结果表明，在相关的测试数据集上，和现存的一些算法相比，该方法不仅具有较低的计算复杂度，同时，其检测性能在目前所有提出的算法中达到最高，性能优良。 (3)提出了一种新的基于扩展差分像素邻接矩阵和频域系数对直方图特征融合的图像拼接篡改取证算法。该算法首先扩展了用于隐写分析的图像空域内差分像素邻接矩阵计算方法，而后将其和频域内的差分系数对直方图特征进行融合，最后应用支持向量机进行分类训练。在不同的公认测试数据库上的实验结果表明，提出方案的性能不仅优于基于差分像素邻接矩阵的图像拼接检测算法，同样优于一些现有的只在频域进行特征提取的检测方法，而且提出的算法对图像压缩具有良好的鲁棒性。 (4)图像中值滤波是一种非线性的图像去噪手段，不仅可以用于增强图像的显示效果，还常用于淡化图像篡改痕迹的反取证。因此对中值滤波的检测受到了广泛关注。不同于现有文献利用图像空域像素特征进行中值滤波的取证方法，通过对中值滤波的理论分析和实验验证，提出了一种全新的利用图像子块频域特征进行中值滤波取证的方法。大量实验结果表明，本文提出的方法可以准确检测图像的中值滤波，并且对于JPEG压缩具有良好的鲁棒性;同时，该方法可以准确定位出图像中利用中值滤波进行局部篡改的区域。和现有的一些中值滤波检测方案相比，提出的方法对于不同大小的未压缩图像和压缩图像块，均具有良好性能，特别是在高JPEG压缩率的小图像块上，其性能优势更加明显，大量试验结果验证了算法的良好性能。 最后，论文对全文研究内容进行了总结，对数字图像盲取证技术的未来研究方向以及存在的问题进行了展望。