本文提出了一种基于全同态加密（FHE）的高分辨率图像隐私保护梯度计算方法。随着隐私保护需求日益增长，同态加密成为在加密数据上直接进行操作的核心技术。然而，现有工作多局限于低分辨率图像，高分辨率图像处理面临计算开销剧增的挑战。为此，作者提出了一种多密文隐私保护框架，适用于半诚实模型下的加密和计算。核心思路是将大尺寸图像分割为多个子图像，从而保持较小的FHE参数并减小密钥尺寸；通过并行处理子图像密文和引入新的自举放置策略，显著降低加密开销。在服务器端，利用重复打包技术优化大图像卷积运算，并实现了基于FHE的Sobel算子计算。针对Sobel算子梯度方向计算，提出了一种基于符号函数的倒数函数多项式逼近方法，该方法可推广至其他FHE协议。实验证明了方案在效率和精度上的有效性。