随着电子采集技术在网络通讯设备上的广泛应用,图像数据呈爆炸式增长趋势,传统的图像存储和检索技术已不能满足当今时代的需求。云计算作为一种虚拟化的共享资源池为资源受限的用户提供了强大的计算能力和无限的存储空间。因此,为了节约存储成本,减少用户对软件管理和硬件维护的负担,越来越多的用户将图像存储在云端。然而,云服务器是不完全可信的,为了防止图像隐私信息泄露,用户在图像上传前先对其进行加密处理,这就使得用户在海量加密图像中检索到目标图像变得困难。目前,如何在海量加密图像中进行高效的检索已经成为学术界、产业界共同研究热点。然而,现有的密文图像检索方案主要存在以下两个问题。首先,现有的密文图像检索方案不能达到与明文状态下一致的检索准确性。虽然基于同态加密的密文图像检索方案检索准确性高,但其存在计算开销和通信开销大等问题。其次,线性检索需要根据相似性对所有数据进行排序,计算复杂度高。同时,现有的检索索引不能应用于大容量、高维度的图像数据集。因此,迫切需要高效的索引技术来实现快速的图像检索。针对上述问题,本论文主要研究云环境下高效的加密图像检索技术,提出基于安全模哈希函数的密文图像检索方案,该成果已被国际学术期刊Soft Computing(SCI源刊,影响因子:2.472)录用。本论文的主要贡献如下:1.本论文提出了云环境下支持隐私保护的高效加密图像检索方案。该方案结合K-means聚类算法和安全模哈希函数,在保护图像及其特征向量隐私的情况下,实现密文状态下的模糊距离计算。利用轻量级的特征加密算法,该方案实现了密文状态下与明文状态下一致的计算复杂度。与线性检索方案相比,我们所构建的树形索引在保证检索精度的前提下有效地提高了检索速率。此外,考虑云环境系统中存在不诚实用户的场景,我们利用非对称点积保持加密算法(Asymmetric Scalar-Product-Preserving Encryption,ASPE),提出了新的基于ASPE的密文图像检索方案。该方案在不共享密钥的情况下,实现密文图像检索,进一步保护图像拥有者的密钥。2.我们对方案的安全性和效率进行理论分析,同时基于现有的两个真实的图像数据集INRIA和Corel在Windows系统下对我们所提出的密文图像检索系统进行仿真与实现,并对方案的相关算法进行效率分析。实验结果表明我们的方案在加密算法上具有明显的效率优势,且通过调整密文长度,达到检索速度和检索准确性之间的平衡。最后,我们利用两种不同的相似性衡量标准,证明系统可以达到与明文状态下一致的检索准确性。