由于计算机和图像编辑软件的进步,图像伪造在我们的日常生活中变得越来越普遍。一些人通过使用先进的图像处理软件以专业的方式添加或移除图像的一部分,从而改变其内容,导致图像伪造,而使人们很难观察到这些变化。因此,随着伪造者开发出更复杂的伪造图像,研究人员必须跟上设计出更有效的方法来检测这些伪造图像,图像内容的验证成为一个非常重要的研究课题。本文在此背景下,对基于图像内容篡改检测的多个方面的问题展开了深入的研究,利用篡改区域通常会进行尺度变换这一特性,提出了使用尺度特征进行图像的篡改检测与定位的算法,本文的主要研究工作如下:首先介绍了目前常用的几种篡改操作的研究现状,发现了大部分算法对尺度变换检测性能较差的问题,故以此为切入点,对尺度变换操作的基本原理进行了阐述,然后着重讲解四种典型的尺度特征算法,实验对比分析了他们性能。其次,鉴于SIFT算法是目前常用且有效的尺度特征提取算法,针对其存在的小的篡改区域检测性能差及无法定位的问题展开了研究,提出了一种基于MB-LBP和SIFT特征匹配的图像复制粘贴检测算法。实验结果表明,由于增加了MB-LBP纹理特征,使得对小的篡改区域能提取出更多的特征点,并且也能对篡改区域进行定位,但是此方法只针对篡改区域是纹理较强的篡改图像。最后,为了分析图像内容篡改操作中的拼接篡改,使用将两种尺度特征在决策级融合的方法进行篡改检测。该方法利用经典的SURF特征和ORB特征在决策级进行融合,克服了基于单一特征进行特征匹配时匹配对数少且定位粗糙的问题。实验结果表明,此方法对拼接篡改图像检测和定位的有效性。