先进数码设备和图像编辑工具的普及给人们是日常生活带来了极大的便利,同时,使得对原始生成的图像进行随意修改变得愈发容易。被恶意篡改的图像也被应用于新闻、司法、以及学术研究等领域,这严重影响到正常的社会秩序和安定,给人们的生活和工作带来了令人担忧的负面影响。因此数字图像取证技术为了判断图像的真实性逐渐受到人们的重视。本文运用图像内在统计特征的变化,针对数字图像重采样的被动取证展开研究,阐述重采样操作的基本原理,并利用二阶导数周期性的特性进行图像的重采样检测,本文主要工作如下:本文首先研究现有图像取证技术的理论背景、研究意义及国内外研究现状,分析了数字图像被动取证技术的原理、方法和特点,讨论了图像被动取证技术的常用方法。通过对一维信号和图像重采样操作原理的分析,得出了进行重采样操作后图像像素间的相关性。讨论了重采样常用的两种基本方法,并确定本文的重采样检测思路。首先,通过对插值信号周期性的分析得到图像的频谱特征图并估测其缩放比例,从而检测图像是否经过拼接并确定具体的篡改区域。针对现存的重采样算法主要适用于无损压缩图像检测的现状,提出一种算法克服了有损压缩与重采样操作在图像像素间产生的相似统计特性难以被检测的局限性,并保证了较高的准确性。最后,总结本文中的工作,并展望数字图像被动取证技术的研究和发展。