数字时代的来临使得图像数据呈爆发增长的趋势,图像在日常生活中也扮演着重要角色。在医疗、金融等领域,工作者经常需要存储、转发和浏览一些含有敏感信息的图像。然而,在本地存储资源有限的条件下,这些图像的存储和安全管理对用户而言是一个巨大挑战。云计算技术的出现,使得作为的第三方云存储受到广泛欢迎。然而,作为第三方的云服务器是不完全可信的,用户上传的图像信息可能会泄露给第三方服务器,造成用户信息隐私的泄露。在云端存储模式下,用户的图像数据全部外包给云服务器进行统一的管理和管理。这就使得数据的安全和隐私问题成为云存储安全技术中的首要问题。为了保护图像信息的隐私,防止图像被非法访问,用户再将图像数据上传到服务器之前,需要先加密图像。但是图像被加密后,图像数据间的关联性等特性就会消失,这阻碍了他们对图像的使用,不满足实际需求。并且随着服务器中图像存储数量的增加,用户从图像库中获取有用信息的难度也在增加。这就使得如何在保护图像隐私的前提下对图像进行检索成为该领域下的一个热点问题。针对以上问题,本文对云环境下基于密文域上的图像检索方案进行研究。其主要工作具体如下:（1）提出了一种高效的对称同态加密方案,并通过直方图、信噪比、相关性分析等实验仿真,结果表明该加密方案具有良好的安全性。（2）通过结合SIFT特征提取、K-means聚类算法和以上所设计的对称同态加密方案,设计了一种密文域上的图像检索方案,利用两台服务器来进行图像的特征提取与图像检索仿真。通过在Corel-1000数据集和Oxford Buildings数据集下进行实验仿真表明该方案能够在加密图像中实现图像检索。与原有方案对比,本方案在密文域提取的特征还原率达90%以上,比原有方案提高2%;特征匹配准确率稳定在90%左右,匹配时间比原有方案提高60%。本方案在索引建立时间节约高达30%,而检索时间与在明文域内检索时间相当。检索准确率超过90%,比原有方案提高1.5%。