近年来，随着图像编辑软件不断趋于大众化，人们可以轻而易举地对图像进行修饰，一些怀有不良企图的人则会对图像进行别有用心的伪造，“眼见为实”的观点渐渐不再适用。为此，找到可靠且有效的取证手段对图像进行真伪鉴定是势在必行的。被动取证与主动取证的不同之处在于，被动取证不需要提前加入保护信息，而是通过追踪伪造过程中留下的蛛丝马迹来对图像进行鉴别，近些年被动取证引起了研究人员越来越多的关注。　　在各种伪造手段中，对图像中的某个对象进行移除，移动其位置，或者在图像中添加新的目标最容易改变人们对图像内容的直观判断。考虑到基于块填充的图像修复也可以作为一种目标移除的手段。因此，针对基于块填充的图像篡改进行取证研究，具有很高的实用价值。本文针对基于块填充图像修复的目标移除篡改，研究此类篡改手段的检测技术。具体地，论文的主要工作如下：　　首先，分析了现有针对块填充篡改的取证算法的性能，针对算法中涉及的相似度和滤波向量长度两个重要参数，分析讨论了它们的阈值设定对算法评价指标的影响。结果表明：(1)对于滤波向量长度，由于每一个修复块对间的欧氏距离相对较长，当取值为2时能够有效过滤背景区域中的相似块而不会产生漏检，不论被移除的目标位于平坦的背景区域还是纹理较复杂的区域；(2)现有取证算法将12设定为相似度阈值是不合理的，会造成一定程度的漏检并对其进行了改进。为了验证对不同修复算法的检测性能，分别采用了三种经典的修复算法移除目标。实验结果表明，在对相似度阈值进行改进后，针对一对一块填充的篡改方式算法在单目标和多目标两种情形下的召回率和检测准确率均得到了提高，其中对召回率的提升达到了5%。　　其次，针对前文分析指出的分块越大，时间复杂度越高的问题，设计了一种基于小邻域的快速取证算法，在保持高召回率和准确率的同时，提升了算法的计算速度。首先在可疑篡改像素的检测上使用了小邻域（完整8邻域），减小计算量；在对篡改像素的精确定位中提出了一种区域整体标记法对篡改区域和参考区域进行区分。实验结果表明，在保持高召回率和准确率的性能基础上，时间效率有很大的提升。