[发明专利]一种云环境下的密文图像检索方法及系统

摘要

本发明公开了一种云环境下的密文图像检索方法及系统，首先，从自适应阈值和特征点预筛选两方面优化Harris算法，并提取图像特征。其次，采用SURF算法和词袋模型生成每一幅图像的Harris角点特征向量。然后，采用局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法对特征向量构建可搜索索引，并用传统加密方案对图像以及索引进行加密，最后，在云服务器上进行安全的相似性检索。实验结果证明，通过对Harris角点优选及SURF与词袋模型的特征描述，并对局部敏感哈希算法的参数进行了优化，本发明提出的检索方案与现有加密检索方案对比，不仅缩短了特征提取时间，而且有效提高了加密图像检索效率。

主权项

1.一种云环境下的密文图像检索方法，其特征在于：(一)针对数据拥有者：对于一个图像集M，实施以下操作：(1)用Gen_Harris(Harris，M)生成特征集为(2)用生成特征向量(3)用生成索引I，用分别生成加密特征向量加密图像集M′、加密索引I′；(4)将M′、I′发送到云服务器，将加密密钥K发送给查询用户；GenHarris(Harris，M)表示采用Harris算法对图像M提取图像特征；表示对特征集生成特征向量；表示对特征向量构建索引；表示对特征向量图像集M、索引I进行加密；(二)针对查询用户：对于查询图像集Mq，执行以下操作：(1)用Gen_Harris(Harris，M_q)生成特征集为GenHarris(Harris，Mq)表示采用Harris算法对图像Mq提取图像特征；(2)用生成特征向量表示对特征集生成特征向量；(3)用生成陷门TD，然后将陷门TD发送到云服务器；为产生陷门的函数；(4)用解密函数解密返回相似图像(三)针对云服务器：用算法进行检索并返回相似结果集