要解决这个问题，你需要使用AWS Lambda函数来处理图像上传，并在处理过程中进行审查。下面是一个示例解决方案，包含代码示例：

1. 创建AWS Lambda函数：

   • 打开AWS管理控制台，导航到Lambda服务。
   • 点击“创建函数”按钮。
   • 输入函数名称，选择所需的运行时环境（如Node.js、Python等）。
   • 在“函数代码”部分，将以下示例代码作为函数代码：

   import boto3
   
   def lambda_handler(event, context):
       # 获取上传的图像文件
       image_file = event['image_file']
       
       # 进行图像审查处理（这里使用了虚拟的函数名）
       result = image_moderation(image_file)
       
       # 返回结果
       return {
           'statusCode': 200,
           'body': result
       }
       
   def image_moderation(image_file):
       # 这里是图像审查处理的代码，你可以根据需求进行自定义
       # 例如，使用AWS Rekognition服务进行图像分析和审查
       client = boto3.client('rekognition')
       response = client.detect_moderation_labels(
           Image={
               'Bytes': image_file
           },
           MinConfidence=60
       )
       moderation_labels = response['ModerationLabels']
       
       # 返回审查结果
       return moderation_labels
   

   • 在“基本设置”部分，选择所需的内存大小和超时时间。
   • 点击“创建函数”按钮，完成函数的创建。

2. 配置图像上传触发器：

   • 在Lambda函数页面，找到“触发器”选项卡。
   • 点击“添加触发器”按钮，选择适合的触发器类型（例如S3存储桶）。
   • 配置触发器的详细信息，例如选择正确的S3存储桶和事件类型（例如对象创建）。
   • 点击“添加”按钮，完成触发器的配置。

3. 测试函数：

   • 上传一个图像文件到指定的S3存储桶。
   • 等待Lambda函数被触发并执行。
   • 在Lambda函数的监控页面，查看日志和执行结果。

这样，当有图像文件上传到指定的S3存储桶时，AWS Lambda函数将会被触发执行，对图像进行审查处理，并返回审查结果。

请注意，上述示例代码是Python语言的示例，如果你使用其他语言，请调整代码以适应不同的运行时环境和SDK。