随着各种数字媒体记录设备的普及，数字图像已经成为人们日常生活中传递和获取信息的重要载体。与此同时，功能强大且易操作的媒体编辑工具的快速发展，使得数字图像的修饰和编辑越来越便捷。因此，面对日益严重的图像篡改形势，迫切需要发展相应的取证技术，进行数字图像真实性和完整性的验证。图像被动取证技术通过分析图像自身固有特征，实现对数字图像的真实性、完整性检测。作为图像取证领域的新兴分支，图像操作链取证是信息安全领域的重要研究内容之一。
　　图像操作链取证旨在完整揭示数字图像可能经历过的编辑处理操作类型以及不同操作的先后顺序。在实际检测过程中，图像篡改操作链也视为一系列基本操作的复合。本文通过从特征层面分析不同操作之间存在的耦合作用，提出了基于特征耦合相关性的图像操作链取证框架。然后，围绕图像操作链的操作类型检测和顺序区分问题分别展开研究，研究成果如下：
　　(1)设计了一个用于实际图像操作链取证研究的通用取证框架。为了检测图像操作链中可能包含的篡改操作类型，首先将复杂操作链中特定操作的可检测性问题转化为复杂假设检验问题。通过使用信息熵度量真实假设和检测假设之间的相关性，给出操作链中特定操作可检测性的理论量化标准。在确定图像操作链包含的操作类型后，为了进一步确定多个操作的拓扑顺序，利用假设检验理论分析操作链的拓扑顺序可区分性问题。通过计算真实假设和检测假设的条件转移概率，从而给出操作拓扑顺序可区分性的判定准则。然后，通过分析篡改操作自身特征间自然存在的相关性，使用皮尔逊相关系数从特征层面挖掘不同基本篡改操作类型之间的耦合关系并设计耦合特征。最后，使用多分类特征提取器进行耦合特征内容分类，设计出可用于图像操作链取证的通用理论框架。
　　(2)原始数字图像在经历篡改操作之前通常被存储为JPEG格式，称之为Pre-JPEG图像。考虑到JPEG压缩中的块效应会改变篡改操作特征内容，在面向Pre-JPEG图像操作链取证的特征提取阶段，我们通过分析JPEG图像中不同单操作的取证技术，重新设计了抗JPEG压缩的耦合特征。此外，区别于单一分类模型，我们构建了可鉴别复杂操作的多分类模型，以捕捉并学习不同篡改操作的指纹特征。试验结果表明，我们构造的耦合特征能有效实现不同量化系数下Pre-JPEG图像的复杂操作类型检测和顺序区分；设计的多分类模型能够深入挖掘篡改操作的耦合特征，从而使操作链取证框架更具鲁棒性和高效性。