随着数字图像在人们日常生活、工作中的日益普及,大量恶意的伪造图像充斥在新闻报道、科学研究、商业活动、保险理赔等领域,对社会造成恶劣影响。因此,如何对数字图像的原始性、真实性和完整性等方面进行安全取证分析,已成为一个迫切需要解决的问题。本文针对数字图像篡改方式中最常见的复制-粘贴篡改开展取证分析研究。在现有研究成果的基础上构建了一种层次递进的复制-粘贴篡改取证模式,并针对该取证模式的三个递增阶段:图像级取证分析、像素级取证分析和检测区域定量评估分别展开深入研究。本文的主要研究成果如下:(1)构建了一种层次递进的复制-粘贴篡改取证模式。在充分考虑复制-粘贴篡改检测流程的基础上,结合数字图像被动取证的实际应用需求,提出了采用逐层递进的方式对检测图像进行取证分析,即根据检测图像的具体情况依次执行图像级取证分析、像素级取证分析和检测区域定量评估这三个由定性取证分析递增到定量取证分析的过程。该篡改取证模式不仅能快速排除大量的真实图像和为安全取证分析人员提供定量的可信度,还有助于最佳设置篡改取证过程中的相关检测参数,达到更好的检测性能。(2)提出了一种基于UR-SIFT和两阶段特征匹配的图像级检测方法。首先基于复制-粘贴篡改检测对关键点的分布需求而提出了基于UR-SIFT的关键点检测算法,实现了在图像空间和尺度空间均匀分布的SIFT关键点。其次,为了获得更多的正确匹配数量,提出了两阶段特征匹配算法。该检测方法提高了篡改图像的召回率,特别是针对包含光滑篡改区域的测试图像,并且对高斯噪声、JPEG压缩以及旋转和缩放几何变换等都具有良好的鲁棒性,为后续进一步的定量取证分析打下坚实的基础。(3)提出了一种基于改进匹配分组和混合区域定位的像素级检测方法。首先基于复制-粘贴篡改图像自身的特性而提出了匹配分组的改进算法,克服了现有J-Linkage聚类在匹配分组过程中抗误匹配能力差和聚类时间长的问题。其次,提出了基于Zernike矩的分块匹配定位算法,提高了对包含自相似内容的图像的检测精度。最后,为了充分利用相关系数定位算法的优势,提出了一种混合的篡改区域定位方法。相对于现有典型复制-粘贴篡改检测方法,该检测方法具有更好的检测性能和更短的检测时间。(4)针对关键点匹配阶段和相关系数定位阶段对检测区域支撑不完全一致的问题,提出了一种基于证据理论的篡改区域评估方法。该方法首先量化关键点匹配阶段和相关系数定位阶段对检测区域的影响,并分别确定其基本概率分配函数,然后依据Dempster组合规则建立检测区域的评估模型,进而估算出该检测区域的可信度。检测区域的可信度能有效排除错误的检测区域,更加有助于安全取证分析人员作出正确的决策。