随着数字时代的到来,应接不暇的多媒体传播方式极大地丰富了当今的物理世界和人们的现实生活。数字图像以其可视性强、存储空间小、易编辑修改等特点得到了极为广泛的应用。随着互联网技术的蓬勃发展,数字图像所造成的冲击力和轰动效应远远高于传统的文字媒介,“无图无真相”已经成为了当今时代人们获取信息方式的一个缩影。数字图像编辑和处理软件的层出不穷在给人们带来便利的同时,也大大降低了数字图像的可信度。因此,判断数字图像的原始性、验证其真实性以及检测其完整性已经成为了当下亟需解决的问题。本文在数字图像被动取证系统的基础上,提出基于数字图像同源性鉴别技术的取证框架。基于同源性鉴别算法的思想是通过对同图的自同源性鉴别和多图的互同源性鉴别分别达到图像篡改检测定位以及来源取证的目的。本文从数字图像成像的过程入手,分析了成像过程中引入的特征,提出采用模式噪声特征可以作为数字图像同源性鉴别的唯一标识性特征。针对互同源性鉴别和自同源性鉴别两个方面,分别提出了基于模式噪声特征的来源取证和篡改取证两类算法。本文所做的主要工作以及得出的研究成果如下：(1)提出了一种基于曲线图的快速非监督式来源分类算法在数字图像来源取证方面,本文首先分析了现有来源取证算法的局限性,指出现有的算法大多需要先验知识进行训练,这给取证造成了极大的不便。针对此问题,提出了一种无需任何先验知识的来源取证算法,该算法是基于曲线图理论的快速非监督分类方法。该算法采用谱聚类原理对图像集的亲和矩阵进行聚类,得到对来源分类的结果。在实验中发现了该方法存在一定的不稳定性,因此采用基于轮廓系数提取最优解的方法对其进行了改进,使其在稳定性和准确度上都有了提高。最后,进行了对比实验,实验证实该算法的平均准确率达到了97%。(2)提出了一种基于模式噪声的篡改检测定位算法在数字图像篡改检测定位方面,提出利用模式噪声进行篡改检测存在的两个问题：一是在图像块较小时如何提高相关性度量,二是在检测图像块大小的选择上所存在的矛盾如何解决。为解决以上两个问题,提出了采用峰值—相关能量比(PCE)进行相关性度量以及采用基于图像显著信息的图像块划分原则进行检测的方法。最后,将改进后的算法进行实验分析和比较,证实了该算法可以准确快速地对图像进行篡改定位。