移动通信和智能手机的不断发展，使得人们能够方便快捷地通过图像记录工作生活中的点点滴滴。与之相伴而来的是网络上海量的包含有个人隐私信息的图像的存储和检索需求。应用近些年来比较成熟和广泛应用的云计算，可解决上述需求。然而，将大量包含有个人隐私信息的图像存储在不可信的云服务器上，用户的隐私安全和图像数据安全都将面临极大挑战。在确保用户隐私安全的前提下，将大量图像存储到云服务器上，是一种有效的解决方案。然而，在移动互联网环境下，特征提取以及索引创建等复杂的计算开销大的操作将极大影响用户端体验。应用安全外包可解决此问题。简单来讲，安全外包可理解为，在保证用户数据隐私的前提下，将用户执行的计算消耗较大的操作外包到云服务器上执行。
　　本文主要研究适合轻量级客户端且具有用户隐私和图像安全保护的图像外包存储和基于内容的图像检索方案。相较于已有的研究，该方案具有以下优点：(1)综合使用颜色和Sift特征来构建索引，提高图像检索精度；(2)让云服务器以安全外包形式来执行Sift特征提取和双层索引构建这两个计算密集型操作，以减轻用户端(图像所有者和图像检索者)的负担；(3)采用双层索引结构，以提高搜索效率。然后，对于此方案，本文给出了安全分析并验证了其安全性。
　　此外，基于此方案的编码实现，运用Corel5k数据集在Matlab上进行多轮仿真实验。基于获取的实验数据，本文全面展示了进一步处理后的图表信息，并基于这些图表详细分析了不同参数下该方案的时间性能和检索性能。进一步地，通过这些性能分析，可很明显地得出如下结论：此方案的时间性能有较大提升，且在给予合适的权重的情形下，检索性能也有提升；此外，图像的颜色特征和Sift特征加密后外包到云服务器上进行特征提取和相似度计算，以及Sift特征转化为meanSift特征，这些操作的可行性均是可以保证的。