近些年来，在多媒体技术和互联网技术飞速发展的带动下，使得多媒体内容的表征、传播、拷贝变得越来越便捷，因此多媒体内容的版权保护已经成为人们亟需解决的问题。基于内容的图像拷贝检测是数字信息保护领域的一个新方向，正受到越来越多的关注、研究与应用。　　在图像拷贝检测系统中，所提取的图像特征不仅需要能够对拷贝版本和非拷贝版本具有较高的辨识度，而且更要能对信号类处理和几何类攻击具有较强的抵抗力以及能满足系统用户的实时检测需求。　　但是，目前大多拷贝检测算法不能较好地兼顾图像拷贝检测精度和检测效率，基于此，本文首先提出了一种基于多分辨率颜色布局描述符(Multi-resolution Color Layout Descriptor，MR-CLD)的图像拷贝检测算法，该描述符具有计算简单、匹配效率高等特性，且对图像缩放、噪声等图像攻击鲁棒，而被广泛应用于表征、描述图像的内容信息，同时引入旋转角度补偿算法，以提高算法对图像旋转攻击的抵抗能力，实验表明MR-CLD算法相比已有的经典算法在检测精度和检测效率上均得到了提高。　　其次，针对现有方法不能很好地抵抗几何类拷贝攻击问题，提出了一种基于改进的SIFT图像拷贝检测算法，提出SIFT特征点裁减算法以得到性能稳定而数量一定的特征点，构建以特征点为中心的局部不变区域，提取基于局部不变区域的梯度加权直方图描述子，在分析了局部敏感哈希(Local Sensitive Hash，LSH)算法优缺点后，提出了改进的LSH算法，以提高图像拷贝检测的速率，实验表明基于改进的SIFT图像拷贝检测算法不仅能够对常见信号类处理和几何类攻击鲁棒，而且提高了算法的检测精度，最后使用级联式过滤框架，使两级图像拷贝检测系统融合在一起不仅发挥了各自优势，还弥补了对方的不足，级联式过滤框架在保证检测精度最大化的同时，节省了时间。