数字图像在信息传播中的重要性日益突出,同时数字图像处理技术的发展也使得数字图像很容易被篡改,从而导致数字图像的内容安全性遭受挑战。数字图像的安全认证技术可以保证数字图像信息的安全,是目前大力发展的一种信息安全技术。在数字图像的认证技术中基于图像自身信息的被动认证技术得到了快速发展,与主动认证技术相比它在认证中不需要加入额外的认证信息(如：水印、签名等),具有很好的适用性。本文针对图像篡改中最常用的拼接图像的被动认证技术进行研究,首先在分析总结前人成果的基础上确立了对拼接图像认证的模型及系统解决方案,针对拼接图像认证模型的三个研究方向：整体特征分类、拼接内容定位及后期处理痕迹检测进行研究,取得了以下成果。(1)拼接图像的特征分类：根据拼接图像的应用特点,从两个方面提取图像的特征值——从拼接图像的像素比特平面中利用马尔科夫转移矩阵,提取像素相关性的特征值；利用图像颜色分量之间差值的高频特性,对差值图像进行小波变换,把小波系数的统计描述特征作为特征值进行拼接图像的检测；然后利用这些特征值进行拼接图像的分类检测,得到了良好的分类准确率,同时特征值也较简单；(2)拼接内容的定位检测——对拼接图像中的拼接内容进行定位检测,进一步发现拼接篡改的痕迹。在这方面论文提出了两种定位检测的算法：一种是利用图像像素值和CFA插值算法的预测值之间残差的异常分布来定位拼接内容；另一种是利用拼接图像拼接部分与原图像之间的不同的噪声分布特性进行拼接内容的定位检测。两种算法均准确实现了拼接图像拼接内容的定位。(3)拼接图像后期处理痕迹的检测——为了提高对拼接图像的检测鲁棒性,本文还提出了两种对拼接图像后期处理痕迹的检测技术：一种是通过边缘特征分析图像的模糊处理痕迹；另一种是通过检测图像中光照方向的特征来对图像的翻拍操作进行判别。它们都可以对模糊处理和翻拍两种后期处理方式进行有效的检测。最后,在总结本文研究成果的基础上,对拼接图像的数字认证技术的未来研究方向进行了展望。