数字图像取证技术是对数字图像改动进行检测的技术,广泛应用在真实性鉴别以及法院证据等。数字图像取证技术就是对改动进行检测,找出人为修改的地方,然后标记出修改的地方。相比于数字图像主动取证需要对验证图片作预先嵌入信息,数字图像被动取证技术是在不预先加入验证密码的情况下,即可对数字图像的内容人为修改做出鉴别的方法,应用更为广泛,有更高的研究价值。近年来,修图软件发展迅速,功能强劲。然而,数字图像被动取证并没有与之匹配的发展速度,这样的滞后也是理所当然的。因为,只有新的篡改手段的出现,才会促使人们去研究怎么样检测出篡改的地方。这样的发展也符合研究的基本过程,发现问题到解决问题的过度。这样的状况,也暴露了取证技术针对性较强,一对一的检测效率较低。同时,检测的准确性一直是现在检测技术的软肋,在多种篡改手段综合应用在一幅数字图像上时,单一的检测算法检测的准确性确实不能令人满意。本文针对数字图像修改检测进行研究,涉及复制-粘贴篡改的数字图片被动取证和基JPEG图片篡改的被动取证方法,对已有算法进行实验分析与总结,根据已有方法的不足之处,提出了两种改进的数字图像被动取证算法,基于保局投影算法的复制-粘贴篡改被动取证研究和基于随机抽样的最大似然估计的JPEG图像被动取证方法研究。本文的工作主要基于下面两个研究：本文针对图像块的特征提取和降维处理展开研究,提出保局投影算法对特征向量进行降维,其目标是寻找一个转换矩阵P,将高维空间中的数据集映射到地位空间。投影矩阵P是在相似度矩阵S的约束下求解的,后面对Y进行字典排序,找出篡改部分并精确定位。最后,本文提出一个基于随机抽样最大似然估计(RSMLE)的方法,首先对滤波器进行优化,得到改进型增强交叉差分滤波器,以加强块效应和减少来自图像边缘和纹理的干扰,然后集成随机抽样,投票两种方法对最大似然法进行改进,得到新的块估计方法,即基于随机抽样最大似然估计(RSMLE),以提高块大小估计的准确性。