随着数码相机和手机等成像设备的普及和数字图像处理技术的迅猛发展,人们可以很方便地获取和修改数字图像,在给人们生活带来了极大的便利同时,也带来了许多安全隐患。例如有些别有用心的人利用图像处理软件篡改数字图像数据,散播谣言,编造虚假新闻,更有甚者将伪造数字图像用作法庭证物,对个人和社会造成非常严重和恶劣的负面影响,因此认证数字图像真实性和完整性有十分重要的意义。JPEG作为第一个国际数字图像压缩标准,能够以较高的压缩率和良好的视觉效果保存图像数据,而被广泛用于存储和传输数字图像,因而对JPEG图像进行取证研究有很大的实用价值。本论文围绕JPEG图像取证做了以下两个方面的研究工作:1)基于头文件的JPEG图像真实性检测。JPEG头文件中包含图像元数据和JPEG压缩使用的参数信息。使用图像处理软件对JPEG图像进行篡改后会改变相应的头文件信息,因此可以利用JPEG头文件信息进行图像真实性检测。现有相关算法都太过于简单,且仅能判别图像原始性。本文通过分析JPEG头文件中多个关键信息段,对待测图像进行分类判断,不仅能够鉴别图像原始性,还能够通过检测得到具体信息推断出具体篡改操作,根据操作意图对图像的可靠性给出一个合理的评估结果。2)数字图像处理软件的辨识。通常篡改者需要借助Photoshop、美图秀秀、光影魔术手等现有的图像处理软件来修改图像,在处理过程中不可避免会使用到JPEG压缩,在图像中留下JPEG压缩痕迹。由于不同数字图像处理软件的JPEG压缩方式不同,留下的压缩痕迹也存在一定差异,本文利用机器学习方法,从图像残差图中提取特征来描述这些差异,通过设计多分类器来辨识压缩图像的软件和参数。实验表明本文提出的方法在不仅能够有效分辨出压缩图像的处理软件,也能准确的识别出软件压缩图像时使用的参数。