伴随着现代科技的飞速发展，数字图像编辑软件的使用越来越广泛，得益于这些多样化的处理图像软件，数字图像经过篡改后，人眼很难察觉到修改痕迹。这些图像处理软件易于操作，使得人们能够根据自己的意愿对获得的图像有意或无意的进行加工，这些都会在一定程度上影响图像的真实性，因此，鉴别数字图像的真实性是很重要的。　　传统的检测手段主要是数字水印和数字签名，这两种检测手段需要在篡改前预嵌入水印或签名，所以被统称为主动检测，但是，这两种方法的应用面比较窄，实用性不强。本文主要是针对数字图像的被动盲检测的研究，检测图像是否在拍摄之后经过了伪造，但是它的前提必须是没有预嵌入签名或水印。被动的盲检测是首先要分析篡改操作对图像的特征造成了什么影响，然后提取发生改变的特征，这种方法实用性比较强，因为它不需要严格限定拍摄设备。　　目前，篡改图像的手段具有多样性，这给图像的鉴别带来了很大不便，因此本文重点针对人工局部模糊这种常用篡改手段进行图像鉴别。本文中所提到的图像篡改操作都是简单的人工局部模糊过程，并分析篡改所带来的影响，最终检测和定位人工局部模糊区域。　　本文提出了一种针对人工局部模糊篡改的盲检测方法。首先分析了空间域的模糊特征，利用最小二乘法建模得出每个像素的预测值，并将目标像素和预测值的误差的方差作为模糊特征，确定出模糊区域;然后结合利用频域的相关系数，在一个置信区间内描述模糊特征的概率分布特性，确定动态阈值，进而分离出模糊区域内的人工模糊像素，实现人工局部模糊篡改的盲检测。并且在本文中引用了一种检测和定位局部人工模糊区域的评价指标，结合已有的定性评价标准，更好的定量分析检测结果。实验表明，该方法能够有效地检测出对数字图像进行模糊操作的痕迹，实现对经过人工模糊操作的图像局部进行准确判断。