随着计算机网络和图像采集设备的普及应用,图像已经成为一种被人广泛接受的信息传播载体,广泛应用在社会的各个领域。然而,伴随着图像编辑软件功能的日益成熟和强大,更多的非专业人士可以更容易地编辑图像内容,使得图像的真实性和完整性受到巨大的挑战。图像被动取证技术作为一种检测图像真实性和完整性的方法,已经成为信息安全领域一项重要的研究内容。虽然图像修复是一种有效的图像编辑技术,但对于图像修复取证的研究相对较少。本文针对基于图像块的图像修复技术,研究行之有效的取证方案。具体地,本文主要的研究工作和创新点如下:(1)基于图像块的图像修复技术会造成修复块与其参考块之间的相似性较高。因此,为了评价图像块的相似性,本文结合图像块对间的均方根误差、加权零连接长度和位置距离特征,构造了一个综合的特征描述子。同时,组合图像块与其一组最相似图像块之间的特征,将其作为该图像块的多连接特征向量。该特征向量能更全面地表征修复信息,有助于图像修复取证性能的提升。(2)为了对图像块进行有效分类,根据两个修改的拉普拉斯分布,本文对多连接特征元素建立了分布模型。通过分析多连接特征元素在不同类别下的分布差异,推导出了其分布模型的参数,进而得到了修复分类器的判别准则。(3)在初步定位修复区域的基础之上,本文设计了误警图像块移除策略。该策略研究分析了可疑区域的自连接度、与其他可疑区域块的联系、以及可疑区域的尺寸,逐层地移除均匀背景区域、参考图像块和尺寸较小的可疑区域。通过应用该策略,在保持检测精度不变时,取证方案的误警性能得到显著改进。实验结果表明,与现有的修复取证方法相比,本文方案在检测的修复区域方面,具有更佳的视觉质量;在客观性能指标方面,其检测率和误警率得到了改进;对于不同的修复算法具有更好的鲁棒性。