互联网的飞速发展催化了社交媒体的兴盛,随之而来的是海量社交图像的即时分享与广泛传播。在给人们生活带来诸多便捷与乐趣的同时,随时随地分享生活照也使得隐私泄露问题日趋严峻。很多学者已经对图像隐私保护进行了研究,但是在隐私区域选择、保护手段等方面仍有改进的空间,因此本论文从以上方面出发,开展了一系列研究,主要的创新工作如下:（1）本论文提出了合并扩展人脸检测区域的隐私区域自动标定算法。基于局部性原理,合并相近的人脸检测区域,合理扩展图像隐私区域,提升隐私区域人脸覆盖率。运用深度优先搜索的思想,将相近的人脸区域连通成一个分量。面对连通分量存在重叠区域的情况,考虑到之后加密需要明文密文数据量一致,循环合并存在重叠区域的连通分量直至所有连通分量不存在重叠区域。（2）本论文选择加密技术保护图像隐私,加密保护后的伪随机图像安全性高,解密后即可得原本图像。提出了基于Logistic-Sine-Cosine映射的图像置乱和扩散算法。该算法置乱图像像素行、列、通道位置,扩散改变图像像素灰度值。该算法使得彩色图像中各像素置乱到任意位置的可能性均等,对图像中任意灰度值的微小变化敏感。并运用两轮置乱扩散操作有力确保了算法的混淆性和扩散性。（3）本文提出了一种JPEG图像保护算法,运用数据加密算法直接加密JPEG比特流,既保留了JPEG标准的高压缩比,也保护了图像数据。本论文结合XTS工作模式、可调整分组密码思想与HMAC算法,以SM3杂凑密码算法和SM4分组密码算法为核心,高效快速保护图像数据的机密性和完整性。本文针对图像隐私保护,结合目前研究现状,对已有成果加以利用与创新。提出的合并优化隐私区域自动标定算法,经由实验验证提升了隐私区域的人脸覆盖率。设计实现的图像隐私区域加密算法,通过大量安全性分析说明了算法具备良好的混淆性和扩散性。提出的JPEG保护算法能够安全快速保护图像数据。