随着云计算技术的快速发展,为了操作便利和存储成本节省,越来越多的用户将多媒体数据存储在云端服务器。但考虑到隐私泄露问题,用户在上传数据到云端服务器之前往往需要对明文多媒体数据进行加密操作,然而这种操作不利于多媒体数据的进一步处理,比如数据压缩、信息检索等。因此,如何才能同时满足隐私保护和高效检索性能的双重要求是目前密文域图像检索迫切需要解决的问题。本文围绕密文域图像检索的前沿性问题,对密文域图像检索技术中的图像加密、图像检索以及JPEG压缩编码进行较为深入的研究,取得的主要成果如下:1.结合DCT系数统计特性的密文JPEG图像检索提出了一种基于DCT系数统计直方图的密文JPEG图像检索方案,其包含图像加密、非监督机制图像检索和监督机制图像检索三部分内容。在该方案下,存储到服务器的密文JPEG图像是通过置乱DCT系数来实现的。在图像检索过程中,当获得一幅密文查询图像时,服务提供者在不知道图像明文内容的情况下,仍可从密文图像中统计出每个频率位置上的DCT系数直方图,并利用加密前后DCT系数直方图不变性,计算出密文查询图像和密文数据库图像间对应DCT系数直方图的距离,然后依据距离值排序结果返回与查询图像相似的密文图像集。同时,在训练集可获知的情况下,检索结果可由基于条件概率的监督机制来确定。2.利用AC系数直方图不变性的密文JPEG图像检索提出一种利用AC系数直方图不变性的密文JPEG图像检索方案。采用该方案,图像内容所有者利用流密码技术和置乱加密技术分别对JPEG图像的DC和AC系数进行加密,然后把加密后的图像存储到服务器。当接收到密文图像查询请求时,服务提供者无需知道明文内容即可从密文查询图像统计出AC系数直方图分布,据此计算出密文查询图像与数据库图像间的距离,最后返回与查询图像最相似的密文图像集给授权用户。3.联合马尔科夫过程和多分类支持向量机的密文图像检索提出一种基于马尔科夫过程和多分类支持向量机的密文JPEG图像检索方案。在图像加密阶段,为了保护图像内容隐私,内容所有者主要对DCT系数熵编码后位序列中VLI码进行流密码异或加密,以获得密文JPEG图像。在图像检索阶段,服务提供者从密文查询图像中可提取出768维图像特征,该特征是利用马尔科夫过程对块内、块间和颜色分量间的相关性进行建模,并通过马尔科夫过程状态转移概率矩阵来提取的。为了进一步降低特征的维数,我们利用多分类支持向量机技术把768维特征变换为一个低维的图像特征向量,据此计算出密文查询图像和图像库图像间的相似性。在客户端,授权用户借助相应的密钥可解密出所返回与查询图像相似的密文图像。4.基于新块特征描述符的安全JPEG图像检索提出一种基于新块特征描述符的密文域图像检索方案。该方案主要通过对DCT系数熵编码和量化表位序列修改来实现JPEG位流加密,从而获得图像内容所有者所需上传的密文JPEG图像。同时,为了便于服务提供者在不知道明文内容情况下仍可提取到有效的图像特征,我们设计了一个块特征描述符用来捕捉密文JPEG图像块内AC系数的局部结构。利用该特征描述符,可以把JPEG图像中任意一块的所有AC系数转化为5维特征向量,随后利用5维特征向量加密前后不变性和逐块查找机制,服务提供者能够度量密文查询图像和密文图像库里任一幅图像的相似度,从而实现检索目的。实验结果表示所提方案可以满足隐私保护且具有高效检索性能,同时保持JPEG格式兼容和文件大小不变。本文对JPEG图像的压缩编码、位流结构、图像加密与明文图像检索技术进行了深入研究,为密文域图像检索提供了几种简单且有效方法,在一定程度上推动了密文域图像检索领域的发展。