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上传时间: 2021-03-07
详细说明：随着数字图像处理技术的飞速发展，图像去噪仍然是一项基本任务，旨在从嘈杂的观察中恢复原始图像。 随着Internet上图像的爆炸性增长，最近的趋势是在云图像数据库中寻求高质量的相似补丁，并利用其中的丰富冗余来实现有希望的降噪性能。 尽管有众所周知的好处，但这种基于云的降噪范例会不希望地引起安全性和隐私问题，尤其是对于隐私敏感的图像数据集。 在本文中，我们启动了从外部云数据库向保护隐私图像降噪的第一项工作。 我们的设计使托管加密数据库的云能够提供基于查询的安全图像降噪服务。 考虑到图像去噪本质上需要高质量的相似图像补丁，因此我们的设计基于安全相似性搜索，Yao的乱码电路和图像去噪操作的最新进展，其中，每种方法都在设计的不同阶段使用以实现最佳性能。 我们正式分析安全优势。 在现实世界的数据集上进行的大量实验表明，我们的设计实现了接近纯文本最佳性能的降噪质量。
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