随着图像、视频等数字多媒体的广泛传播,人们很容易地接触到多媒体编辑软件,由于这类编辑软件具有简单、易操作等特性,数字多媒体很容易被大众进行非常逼真的篡改,同时不会留下视觉上的变化。在这种大环境中,数字媒体的盲取证技术逐渐流行,成为国际上一个较为新兴的领域。本文以数字图像为研究对象,针对数字图像处理和篡改中一种常用的处理模式——中值滤波,对图像的中值滤波检测展开了较为深入的研究。目前,该方面的研究中主要存在的问题为算法提取的特征维数较大,复杂性较高。本文基于局部二值模式(LBP)提出了一种分层的中值滤波检测算法,能够在保持高正确率的情况下有效地改善上述问题。主要研究内容包括:(1)中值滤波处理及其阶数检测:从中值滤波的特点出发,分析了不同局部特征描述子的特点,选择对局部变化较敏感的局部二值模式算子(LBP)作为中值滤波检测的算子基础;通过改进,提出两组9维的特征量(E-LBP和N-LBP),不仅实现了中值滤波图像的检测,同时还可以检测出中值滤波器的窗口大小。(2)中值滤波器的形状识别:针对几种常见的中值滤波器形状(方形、十字形和对角形),基于E-LBP提出一组五维特征(S-LBP),在图像被确定为中值滤波图像的基础上,可以进一步确定滤波器的窗口形状。本文创新之处在于将局部纹理描述算子LBP引入数字图像篡改检测领域,利用较低维度就可以有效地检测出图像有无经过中值滤波处理;同时提出了一组五维特征(S-LBP),用以检测中值滤波器的形状。实验结果表明,与其他传统算法相比,该方法不仅大大降低了计算时间,在低维度的条件下取得了较高的检测率,同时还可以有效地识别出中值滤波器的阶数及形状,能够达到很好的中值滤波检测效果。