• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于GPU的遙感圖像快速去噪處理

    2010-04-18 10:35:58張海軍陳圣波張旭晴王亞楠
    城市勘測 2010年2期
    關(guān)鍵詞:處理速度線程圖像處理

    張海軍,陳圣波,張旭晴,王亞楠

    (吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林長春 130026)

    基于GPU的遙感圖像快速去噪處理

    張海軍?,陳圣波,張旭晴,王亞楠

    (吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林長春 130026)

    遙感圖像在數(shù)據(jù)采集和傳輸過程中受到各種噪聲干擾,影響了圖像本身的質(zhì)量,不利于遙感圖像的應(yīng)用。本文利用最鄰近算法(KNN算法),在基于圖像處理器(Graphic Processing Unit,GPU)的統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(CUDA)架構(gòu)下,實(shí)現(xiàn)了對(duì)遙感圖像進(jìn)行了去噪聲的并行處理,并與在CPU下的串行處理做了對(duì)比,處理速度平均提高近3 000倍。遙感圖像的其他處理也可以基于GPU實(shí)現(xiàn)。

    遙感圖像去噪;GPU;KNN;并行處理

    1 引 言

    遙感圖像在數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)倪^程中受大氣和傳感器等外界因素的影響,產(chǎn)生各種外部和內(nèi)部噪聲,為了達(dá)到應(yīng)用分析遙感圖像的目的,需要對(duì)遙感圖像做各種預(yù)處理,噪聲處理是其中的一個(gè)重要步驟?,F(xiàn)有圖像處理算法一般都是串行算法,隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步,遙感圖像的分辨率也在不斷提高,伴隨著數(shù)據(jù)量也越來越大,因此在處理稍大圖像時(shí),串行處理速度顯得較慢,如何提高處理速度已是人們亟待解決的問題[1]。圖像處理需要大規(guī)模的矩陣運(yùn)算,因此可以考慮通過并行處理來提高處理速度[2]。現(xiàn)有的圖像并行處理方法有基于單指令多數(shù)據(jù)流(SIMD)技術(shù)的并行處理結(jié)構(gòu)[3],針對(duì)SIMD的并行圖像處理算法,多集中在底層信號(hào)或圖像處理過程中,并行粒度小,主要是操作級(jí)的并行,不能滿足復(fù)雜任務(wù)需求,也難以掌握。另一種并行處理方法是基于多指令多數(shù)據(jù)流(MIMD)的并行處理技術(shù),典型的MIMD系統(tǒng)由多臺(tái)處理機(jī)、多個(gè)存儲(chǔ)塊和一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)組成,每臺(tái)處理機(jī)執(zhí)行各自的指令處理數(shù)據(jù)[4]。此外,還有一種應(yīng)用廣泛的并行處理技術(shù),即網(wǎng)格技術(shù)。網(wǎng)格技術(shù)能利用廣域范圍內(nèi)閑置的高性能并行計(jì)算機(jī)、集群和工作站,以充分滿足圖像處理應(yīng)用中對(duì)高性能計(jì)算資源的需求[5]。

    這些并行計(jì)算都是基于集群和工作站,體系龐大,不便于操作。伴隨著集成電路和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步,新一代的圖形處理器(GPU)以其優(yōu)越的并行計(jì)算性能和出色的可編程特性,成了圖像計(jì)算和處理的新利器[6]。GPU具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)并行計(jì)算能力,特別適合做運(yùn)算相同而運(yùn)算數(shù)據(jù)不同的運(yùn)算,當(dāng)執(zhí)行具有SIMT (單指令多線程)運(yùn)算時(shí),顯卡內(nèi)存訪問的延遲可以忽略[7],提高了數(shù)據(jù)處理的速度。本文即是利用NVIDIA公司的GPU快速并行計(jì)算能力,進(jìn)行KNN濾波器的遙感圖像去噪聲,與完全在單CPU下進(jìn)行串行的圖像去噪聲相比,效率有了很大的提高。

    2 GPU和CUDA架構(gòu)

    GPU它是顯卡的“大腦”。簡單來說,GPU相當(dāng)于專用于圖像處理的CPU。在技術(shù)的推動(dòng)下,GPU的應(yīng)用領(lǐng)域得到了極大的拓展,可以進(jìn)行視頻轉(zhuǎn)碼、圖形處理加速和各種科學(xué)運(yùn)算,已經(jīng)成為高性能計(jì)算的一個(gè)重要工具。近年來,GPU的性能有了顯著的提高,其通用計(jì)算能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過CPU。為滿足消費(fèi)者對(duì)圖像快速處理的需求,可編程GPU已發(fā)展成為一種具有杰出計(jì)算能力的高性能計(jì)算機(jī)平臺(tái)[8]。NVIDIA推出CUDA(Compute Unified Device Architecture,統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)),是一種新型的計(jì)算模式,用于將GPU上作為數(shù)據(jù)并行計(jì)算設(shè)備在GPU上進(jìn)行計(jì)算的發(fā)放和管理,而無需將其映射到圖像API[8]。

    CUDA的基本思想是支持大量的線程級(jí)并行,并在硬件中動(dòng)態(tài)的調(diào)度和執(zhí)行這些線程。進(jìn)行CUDA編程時(shí),將GPU看作可以并行執(zhí)行多個(gè)線程的計(jì)算設(shè)備,它作為CPU的協(xié)處理器或者主機(jī)來運(yùn)作。在CPU上運(yùn)行的應(yīng)用程序中數(shù)據(jù)并行的、計(jì)算密集的部分卸載到此設(shè)備上,運(yùn)行在GPU上的函數(shù)稱為內(nèi)核函數(shù),即kernel函數(shù),一個(gè)完整的程序由若干個(gè)內(nèi)核函數(shù)以及運(yùn)行在CPU上的串行處理共同組成。

    3 KNN算法

    KNN(K-Nearest Neighbor,k-最鄰近算法),就是取未知樣本x的k個(gè)近鄰,判斷k個(gè)近鄰中多數(shù)屬于哪一類,就將x歸于哪一類。具體說,在N個(gè)已知樣本中,來自ω1類的樣本有N1個(gè),來自ω2類的樣本有N2個(gè),來自ωc類的樣本有Nc個(gè),若k1,k2,…,kc分別是k個(gè)近鄰中屬于ω1,ω2,ωc類的樣本數(shù),則我們可以定義判別函數(shù)為:

    若gi(x)=maxki,則決策x∈ωj。KNN方法是一種典型的監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),在模式識(shí)別中被廣泛應(yīng)用于分類器設(shè)計(jì)。所謂監(jiān)督學(xué)習(xí),具體到KNN方法,是指在利用KNN方法對(duì)圖像進(jìn)行分類時(shí),首先從原始圖像中選取部分像素,并對(duì)這些像素進(jìn)行標(biāo)記作為訓(xùn)練樣本,利用這些訓(xùn)練樣本對(duì)未分像素進(jìn)行分類[9]。K-鄰近算法是基于距離的局部最優(yōu)算法,當(dāng)數(shù)據(jù)中存在噪聲時(shí),局部最優(yōu)的基于距離的算法會(huì)受到明顯的影響,合適的參數(shù)k能夠減弱噪聲數(shù)據(jù)對(duì)分類效果的影響[10]。KNN算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于分類、回歸、圖像處理和模式識(shí)別等。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和數(shù)據(jù)

    實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括硬件平臺(tái)和軟件平臺(tái),其中硬件平臺(tái)為IntelTMCoreTM2 Duo 2.10GHz的CPU,系統(tǒng)內(nèi)存大小為2G,GPU為NVIDIA Quadro NVS 140M;軟件平臺(tái)為Microsoft Visual Studio 2005,MATLAB R2007b,NVIDIA_SDK10_CUDA軟件開發(fā)包。用到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為2006年第273天的MODIS遙感數(shù)據(jù),裁剪選取一幅大小為400 ×200的圖像,對(duì)此幅圖像進(jìn)行重采樣,得到600×300、800×400、1 000×500、1 200×600四幅圖像。

    4.2 圖像去噪GPU下的并行實(shí)驗(yàn)

    運(yùn)行在GPU上的程序被稱為核(Kernel)。核并不是完整的程序,而是整個(gè)程序中的若干基本的關(guān)鍵數(shù)據(jù)并行計(jì)算步驟。核以網(wǎng)格(Grid)的形式執(zhí)行,每個(gè)網(wǎng)格由若干個(gè)線程塊(block)組成,線程塊中存放的是線程(thread)。設(shè)大小為imageW ×imageH的圖像數(shù)據(jù)從CPU拷到GPU顯存中,將圖像切塊,設(shè)置每塊大小為8×8個(gè)像素,開 ceil(imageW/8)×ceil(imageH/8)個(gè)線程塊,每個(gè)線程塊負(fù)責(zé)這樣一個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)的計(jì)算。每個(gè)block里開的線程也是8×8的,那么每個(gè)線程負(fù)責(zé)一個(gè)像素點(diǎn)的計(jì)算,其線程配置和執(zhí)行如圖1所示。降噪過程由式(2)表示,u(x)為原始噪聲圖像,KNNh,ru(x)是在參數(shù)h、r下經(jīng)過KNN濾波后的圖像,Ω(p)是在像素p的一個(gè)N×N鄰域,這里N=2M+1。M為整數(shù),以保證p為Ω(p)的中心像素。

    式中,C(x)為歸一化系數(shù),此處取r=N,在本實(shí)驗(yàn)中,取Ω(p)為5×5的鄰域。其程序處理流程如圖2所示。

    圖1 線程分配和執(zhí)行

    圖2 程序流程圖

    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    實(shí)驗(yàn)主要是來測試用KNN濾波算法在GPU上處理遙感噪聲速度和在CPU上處理速度的比較,因?yàn)槭窍嗤乃惴?,他們?nèi)ピ肼暤男Ч窍嗤?,進(jìn)行去噪聲后的原始遙感圖像和處理后的遙感圖像如圖3所示。

    圖3 原始圖像和去噪聲后圖像

    對(duì)在CPU和GPU上的5幅分辨率不同的遙感圖像做去噪聲的時(shí)間測試,經(jīng)過多次的時(shí)間測試,得出平均去噪時(shí)間(見表1)。從表1可以看出,對(duì)于同一幅大小的圖像,GPU處理時(shí)間明顯遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于CPU處理時(shí)間,突顯出GPU并行處理的強(qiáng)大優(yōu)勢,而且隨著像素?cái)?shù)量的不斷增大,加速比也在不斷的提高。實(shí)驗(yàn)表明并行計(jì)算比串行計(jì)算性能有很大提高。

    去噪時(shí)間對(duì)比 表1

    5 結(jié) 論

    遙感圖像并行處理技術(shù)是目前遙感技術(shù)應(yīng)用的熱點(diǎn),本文針對(duì)遙感圖像的去噪問題,應(yīng)用KNN濾波算法,在GPU上遵循CUDA計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了并行圖像處理,并與基于CPU串行算法處理時(shí)間進(jìn)行了對(duì)比分析。通過實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)說明了GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí),相對(duì)CPU在運(yùn)算能力和速度上有著絕對(duì)優(yōu)勢,效果令人滿意。但基于GPU的程序設(shè)計(jì)比較復(fù)雜,而且有很多限制條件,缺乏像CPU那樣的靈活性和可理解性,這使其應(yīng)用受到了一定的限制。利用基于GPU的圖像快速去噪聲,為以后的遙感圖像的模式識(shí)別、特征提取奠定了前期的基礎(chǔ),對(duì)遙感數(shù)據(jù)的其他處理,如邊緣檢測、圖像分割等,也可用利用GPU的并行快速處理能力,達(dá)到預(yù)期目的。

    [1]陸衛(wèi)中.MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理的并行算法設(shè)計(jì)[D].武漢:華中科技大學(xué),2007

    [2]Honghoon Jang,Anjin Park,Keechul Jung.Digital Image Computing:Techniques and Applications[J].DOI 10.1109/ DICTA.2008.82,155~161

    [3]辛明瑞,高德遠(yuǎn),佟鳳輝.SIMD技術(shù)在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用研究[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2004,21(11),164~168

    [4]溫培剛,劉濤.并行圖像處理機(jī)技術(shù)[J].上海航天,2005 (2),17~21

    [5]王述振.圖像處理網(wǎng)格相關(guān)技術(shù)的研究[D].武漢:華中科技大學(xué),2006

    [6]張加萬,楊甲東,孫濟(jì)州,張紅穎.基于GPU的彈性圖像配準(zhǔn)方法[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào),2008,41(8),946~950

    [7]李軍,李艷輝,陳雙平.CUDA架構(gòu)下的快速圖像去噪[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2009,45(11),183~185

    [8]Nivida.NVIDIA CUDA programming guide.(2009-04-02) http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/2_2/ toolkit/docs/NVIDIA_CUDA_Programming_Guide_2.2.pdf

    [9]王清,馬華,孫靜等.改進(jìn)的KNN算法及其在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用[J].泰山醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào),2006,27(6),564~566

    [10]倪艾玲.一種改進(jìn)的應(yīng)用于噪聲數(shù)據(jù)中的KNN算法[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2008(7),75~78

    GPU-Based Denoising to Remotely Sensing Images

    Zhang HaiJun,Chen ShengBo,Zhang XuQing,Wang YaNan
    (College of geoexploration science and technology,Jilin university,Changchun 130026,China)

    The remote sensing data are influenced by many kinds of noises during the data collecting and transmitting,which is bound to decrease the quality of the image and isn’t contributing to the application of the remote sensing technique.In this paper,the KNN(K-Nearest Neighbor)algorithm is employed to wipe off the noise of remote sensing image with parallel process based on the CUDA(Compute Unified Device Architecture)architecture of GPU(Graphic Processing Unit).Compared to the serial processing on the CPU,the average processing speed is enhanced to nearly 3000 times.The other processing of the remote sensing image can also be completed based on the GPU techniques.

    remote sensing image;GPU(Graphic Processing Unit);KNN(K-Nearest Neighbor);parallel processing

    1672-8262(2010)02-96-03

    P237

    A

    2009—09—10

    張海軍(1984—),男,碩士研究生,研究方向:地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)。

    猜你喜歡
    處理速度線程圖像處理
    大數(shù)據(jù)視角下信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)建設(shè)分析
    機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用
    電子制作(2018年18期)2018-11-14 01:48:20
    模糊圖像處理,刑事偵查利器
    圖像處理技術(shù)的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
    淺談linux多線程協(xié)作
    看電視太多 損害認(rèn)知功能
    老同志之友(2016年5期)2016-05-14 07:10:19
    Photo Shop通道在圖像處理中的應(yīng)用
    河南科技(2014年1期)2014-02-27 14:04:06
    Linux線程實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究
    么移動(dòng)中間件線程池并發(fā)機(jī)制優(yōu)化改進(jìn)
    基于Verilog計(jì)算精度可調(diào)的整數(shù)除法器的設(shè)計(jì)
    欧美最黄视频在线播放免费| 999久久久精品免费观看国产| 成人三级黄色视频| 淫秽高清视频在线观看| 熟女人妻精品中文字幕| 男女那种视频在线观看| 在线观看66精品国产| 欧美av亚洲av综合av国产av| 一个人免费在线观看电影| 久9热在线精品视频| 亚洲国产中文字幕在线视频| 国产精品国产高清国产av| 欧美日本亚洲视频在线播放| av在线天堂中文字幕| 精品欧美国产一区二区三| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国产精品乱码一区二三区的特点| 国产男靠女视频免费网站| 五月玫瑰六月丁香| 国产亚洲精品久久久com| 欧美另类亚洲清纯唯美| 亚洲熟妇熟女久久| 精品熟女少妇八av免费久了| 欧美大码av| 一个人看的www免费观看视频| 精品人妻1区二区| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 午夜福利视频1000在线观看| 国产色爽女视频免费观看| 国产乱人伦免费视频| 一级a爱片免费观看的视频| 听说在线观看完整版免费高清| 久99久视频精品免费| 免费观看精品视频网站| 我的老师免费观看完整版| 色吧在线观看| 久久性视频一级片| 欧美大码av| 国产视频一区二区在线看| 成人三级黄色视频| 啪啪无遮挡十八禁网站| 日本在线视频免费播放| 黄色成人免费大全| 宅男免费午夜| 欧美色视频一区免费| 久久久久精品国产欧美久久久| 国产精品国产高清国产av| 久久精品国产自在天天线| 天美传媒精品一区二区| 欧美3d第一页| 少妇高潮的动态图| 一进一出好大好爽视频| 黄片大片在线免费观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 亚洲中文字幕日韩| 国产精品免费一区二区三区在线| 亚洲av熟女| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 老司机在亚洲福利影院| 免费av毛片视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 欧美中文综合在线视频| 亚洲av五月六月丁香网| 国产主播在线观看一区二区| 亚洲精华国产精华精| 国产成人啪精品午夜网站| 成人国产综合亚洲| 岛国视频午夜一区免费看| 一本久久中文字幕| 可以在线观看毛片的网站| 老汉色∧v一级毛片| 男女床上黄色一级片免费看| 操出白浆在线播放| 人人妻人人看人人澡| 成人国产一区最新在线观看| 成人特级av手机在线观看| 国产美女午夜福利| 波多野结衣巨乳人妻| 大型黄色视频在线免费观看| 淫秽高清视频在线观看| 国产v大片淫在线免费观看| 特级一级黄色大片| 一区福利在线观看| 午夜福利视频1000在线观看| 午夜视频国产福利| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 99国产综合亚洲精品| 夜夜夜夜夜久久久久| 成人永久免费在线观看视频| 少妇人妻一区二区三区视频| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 欧美国产日韩亚洲一区| 成人特级黄色片久久久久久久| 日韩欧美三级三区| 国产成人av教育| 中文字幕高清在线视频| 美女大奶头视频| 男女之事视频高清在线观看| 欧美中文综合在线视频| 12—13女人毛片做爰片一| 国产黄a三级三级三级人| 欧美日韩福利视频一区二区| 日韩欧美在线乱码| eeuss影院久久| 色播亚洲综合网| 久久伊人香网站| 小说图片视频综合网站| 欧美性猛交黑人性爽| 国内精品久久久久久久电影| 国产精品国产高清国产av| www.色视频.com| 中国美女看黄片| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 九九在线视频观看精品| 国产精品一区二区三区四区久久| 无人区码免费观看不卡| 岛国在线观看网站| 日韩欧美三级三区| 两人在一起打扑克的视频| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 久久99热这里只有精品18| 高清毛片免费观看视频网站| 看片在线看免费视频| 欧美又色又爽又黄视频| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 日本在线视频免费播放| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 国产伦人伦偷精品视频| 男女那种视频在线观看| 村上凉子中文字幕在线| 成人午夜高清在线视频| 久久久久久久亚洲中文字幕 | 亚洲成人久久性| 99在线人妻在线中文字幕| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 亚洲无线观看免费| 色噜噜av男人的天堂激情| 一区二区三区免费毛片| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 嫩草影视91久久| 狠狠狠狠99中文字幕| www.熟女人妻精品国产| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 综合色av麻豆| 特大巨黑吊av在线直播| 1000部很黄的大片| 51午夜福利影视在线观看| 久久伊人香网站| av在线蜜桃| or卡值多少钱| 黄色丝袜av网址大全| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 国产成人福利小说| 亚洲avbb在线观看| 国产乱人视频| 亚洲精品影视一区二区三区av| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 精品欧美国产一区二区三| 免费av观看视频| 欧美在线黄色| 久久久国产成人免费| 国产伦一二天堂av在线观看| 色综合亚洲欧美另类图片| 亚洲av免费高清在线观看| 中文字幕高清在线视频| 国产精品一及| aaaaa片日本免费| 国产毛片a区久久久久| 国产精品一及| 欧美黄色淫秽网站| 国产老妇女一区| 亚洲熟妇熟女久久| 国产精品 欧美亚洲| 精品一区二区三区人妻视频| 叶爱在线成人免费视频播放| 国产av一区在线观看免费| 1000部很黄的大片| 中亚洲国语对白在线视频| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| av天堂在线播放| 最近最新免费中文字幕在线| 18+在线观看网站| 精品国产三级普通话版| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 757午夜福利合集在线观看| 国产91精品成人一区二区三区| 久99久视频精品免费| 国内精品一区二区在线观看| 五月玫瑰六月丁香| 亚洲精品乱码久久久v下载方式 | 欧美国产日韩亚洲一区| 久久人人精品亚洲av| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 欧美最黄视频在线播放免费| 亚洲成人中文字幕在线播放| 午夜激情福利司机影院| 99视频精品全部免费 在线| 看片在线看免费视频| 男女下面进入的视频免费午夜| 给我免费播放毛片高清在线观看| 免费看光身美女| 岛国视频午夜一区免费看| 欧美黄色淫秽网站| 精品人妻偷拍中文字幕| 成人无遮挡网站| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 丁香欧美五月| 国产亚洲av嫩草精品影院| 无限看片的www在线观看| 国产精品一及| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 一级黄色大片毛片| 免费观看人在逋| 国产成人a区在线观看| 亚洲国产精品999在线| 禁无遮挡网站| 99久久九九国产精品国产免费| 国产精品一区二区三区四区久久| 高清在线国产一区| 精品久久久久久,| 男人和女人高潮做爰伦理| 无限看片的www在线观看| 深夜精品福利| 亚洲av不卡在线观看| 色哟哟哟哟哟哟| 久久久国产精品麻豆| 国产成人aa在线观看| 岛国在线观看网站| www.999成人在线观看| 久久午夜亚洲精品久久| 欧美日韩精品网址| 超碰av人人做人人爽久久 | 亚洲片人在线观看| 少妇人妻精品综合一区二区 | 久久精品人妻少妇| 国产亚洲av嫩草精品影院| 天天一区二区日本电影三级| 久久久久久大精品| 免费人成在线观看视频色| 国产真人三级小视频在线观看| 十八禁人妻一区二区| 搞女人的毛片| 亚洲无线在线观看| 久久久精品大字幕| 黄色女人牲交| 国产v大片淫在线免费观看| 久久久久久九九精品二区国产| 丝袜美腿在线中文| 99国产精品一区二区三区| 免费高清视频大片| 亚洲第一电影网av| 丁香欧美五月| 桃色一区二区三区在线观看| 成人av一区二区三区在线看| 国产成人影院久久av| 成人永久免费在线观看视频| 中文字幕熟女人妻在线| 欧美最黄视频在线播放免费| 亚洲av免费在线观看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产三级在线视频| 国内精品久久久久久久电影| 日本免费一区二区三区高清不卡| 给我免费播放毛片高清在线观看| 小说图片视频综合网站| 欧美黑人巨大hd| 亚洲一区二区三区不卡视频| 亚洲av电影在线进入| 国产 一区 欧美 日韩| 亚洲国产精品sss在线观看| 女警被强在线播放| 日韩中文字幕欧美一区二区| 日本 欧美在线| 又黄又粗又硬又大视频| 欧美性猛交黑人性爽| 亚洲av成人精品一区久久| 精品国产三级普通话版| 午夜福利成人在线免费观看| 亚洲自拍偷在线| 久久久国产成人免费| 在线观看66精品国产| 精品免费久久久久久久清纯| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 亚洲无线观看免费| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 久久国产精品人妻蜜桃| 99久久精品热视频| 国产精品 欧美亚洲| 在线视频色国产色| 女人被狂操c到高潮| 老熟妇仑乱视频hdxx| 免费看十八禁软件| 757午夜福利合集在线观看| 久久久精品欧美日韩精品| 中文字幕久久专区| 97超视频在线观看视频| 国产在视频线在精品| 色噜噜av男人的天堂激情| 美女高潮的动态| 嫩草影视91久久| 青草久久国产| 国产99白浆流出| 国模一区二区三区四区视频| 老司机在亚洲福利影院| 99久久无色码亚洲精品果冻| 精品福利观看| 欧美zozozo另类| 中文资源天堂在线| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 99精品欧美一区二区三区四区| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产成人系列免费观看| 中出人妻视频一区二区| 五月伊人婷婷丁香| 午夜福利成人在线免费观看| 亚洲美女黄片视频| 性欧美人与动物交配| 欧美+亚洲+日韩+国产| 国产亚洲精品久久久com| 又紧又爽又黄一区二区| 午夜免费观看网址| 高清在线国产一区| 91麻豆精品激情在线观看国产| 特大巨黑吊av在线直播| 久久精品国产自在天天线| 少妇的丰满在线观看| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 两人在一起打扑克的视频| 欧美+亚洲+日韩+国产| 在线观看日韩欧美| 好男人电影高清在线观看| 一级作爱视频免费观看| 亚洲成人久久性| 久久午夜亚洲精品久久| 免费在线观看影片大全网站| 欧美zozozo另类| 国产色婷婷99| 一区二区三区高清视频在线| 一级黄色大片毛片| 色综合站精品国产| 亚洲七黄色美女视频| 国产精品一区二区免费欧美| 亚洲成人久久性| 亚洲五月天丁香| 中文资源天堂在线| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产亚洲欧美98| 欧美日韩综合久久久久久 | 狂野欧美激情性xxxx| 熟女电影av网| 欧美性感艳星| 亚洲人成网站高清观看| 色在线成人网| 久久九九热精品免费| 欧美+日韩+精品| 免费电影在线观看免费观看| 很黄的视频免费| 九九在线视频观看精品| av在线天堂中文字幕| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 波多野结衣高清无吗| 国产精品久久视频播放| 国产精品电影一区二区三区| 亚洲成人中文字幕在线播放| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 91狼人影院| 免费电影在线观看免费观看| 最近2019中文字幕mv第一页| 日本熟妇午夜| 久久人人爽人人爽人人片va| 欧美极品一区二区三区四区| 永久网站在线| 午夜亚洲福利在线播放| 欧美97在线视频| 亚洲熟女精品中文字幕| 一本一本综合久久| 十八禁网站网址无遮挡 | 欧美成人a在线观看| 中文字幕av在线有码专区| 亚洲国产av新网站| 成年人午夜在线观看视频 | 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 欧美zozozo另类| 国产一区有黄有色的免费视频 | 搡老妇女老女人老熟妇| av在线老鸭窝| 精华霜和精华液先用哪个| 一级毛片我不卡| av在线亚洲专区| 亚洲国产欧美在线一区| a级毛色黄片| 国产精品一区二区在线观看99 | 亚洲一区高清亚洲精品| 国产av码专区亚洲av| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 久久精品国产亚洲av天美| 国产免费一级a男人的天堂| 免费观看性生交大片5| 亚洲三级黄色毛片| 精品国产三级普通话版| 水蜜桃什么品种好| 成年版毛片免费区| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 一级av片app| 精品不卡国产一区二区三区| 国产亚洲最大av| 熟妇人妻不卡中文字幕| 寂寞人妻少妇视频99o| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 日本三级黄在线观看| 国产黄色免费在线视频| 91久久精品国产一区二区成人| 亚洲在线自拍视频| 免费观看a级毛片全部| 成人性生交大片免费视频hd| 一个人看视频在线观看www免费| www.色视频.com| 久久精品久久久久久久性| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 最近中文字幕高清免费大全6| 亚洲精品一区蜜桃| 国产永久视频网站| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 色5月婷婷丁香| 日韩欧美三级三区| 亚洲精品第二区| 波野结衣二区三区在线| av在线天堂中文字幕| av线在线观看网站| 男人舔奶头视频| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国产伦一二天堂av在线观看| 国产成年人精品一区二区| 亚洲久久久久久中文字幕| 日韩人妻高清精品专区| 日日摸夜夜添夜夜爱| 可以在线观看毛片的网站| 哪个播放器可以免费观看大片| 免费观看的影片在线观看| 麻豆成人av视频| xxx大片免费视频| 成人二区视频| 国内精品美女久久久久久| 日本免费a在线| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 久久久亚洲精品成人影院| 插阴视频在线观看视频| 免费看不卡的av| 精品国产三级普通话版| 国产精品一二三区在线看| 亚洲电影在线观看av| 欧美激情在线99| 少妇的逼水好多| 国产成人91sexporn| 人妻系列 视频| 国产成人精品久久久久久| 国产黄色小视频在线观看| 国产成人精品一,二区| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 性插视频无遮挡在线免费观看| 联通29元200g的流量卡| 精品一区二区免费观看| 国产视频内射| 人妻夜夜爽99麻豆av| 夜夜爽夜夜爽视频| 亚洲国产高清在线一区二区三| 欧美zozozo另类| 少妇的逼水好多| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 日本黄色片子视频| 国产成人精品久久久久久| 六月丁香七月| 日韩欧美一区视频在线观看 | av一本久久久久| av黄色大香蕉| 看非洲黑人一级黄片| 久久99热6这里只有精品| 国产乱人视频| 2021少妇久久久久久久久久久| 女人久久www免费人成看片| 天美传媒精品一区二区| 精品一区二区三卡| 亚州av有码| 精品久久久久久久久久久久久| 五月伊人婷婷丁香| 三级国产精品片| 午夜福利网站1000一区二区三区| 一个人观看的视频www高清免费观看| 国产成人一区二区在线| 亚洲自偷自拍三级| 天堂影院成人在线观看| 国产不卡一卡二| 三级国产精品片| 国产乱人视频| 国产淫片久久久久久久久| 国产av码专区亚洲av| 一个人观看的视频www高清免费观看| av在线亚洲专区| 国产视频首页在线观看| 精品久久久噜噜| 最新中文字幕久久久久| 成人鲁丝片一二三区免费| 永久免费av网站大全| 好男人视频免费观看在线| 久久久久国产网址| 一个人免费在线观看电影| 亚洲人成网站在线观看播放| 一边亲一边摸免费视频| 99热这里只有是精品50| 精品一区二区免费观看| 精品久久久久久成人av| 日韩伦理黄色片| 秋霞在线观看毛片| 男女啪啪激烈高潮av片| 男人爽女人下面视频在线观看| 亚洲电影在线观看av| 国模一区二区三区四区视频| 国产成人精品福利久久| 免费观看无遮挡的男女| 岛国毛片在线播放| 69人妻影院| 日本熟妇午夜| 视频中文字幕在线观看| 国产午夜精品论理片| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 亚洲国产精品国产精品| 又大又黄又爽视频免费| 欧美日韩亚洲高清精品| 国产一区二区三区av在线| 99热全是精品| 午夜日本视频在线| 一本一本综合久久| 久久久久久九九精品二区国产| 国产精品熟女久久久久浪| 日本-黄色视频高清免费观看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 99久久九九国产精品国产免费| 日日摸夜夜添夜夜爱| 色综合色国产| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 午夜免费男女啪啪视频观看| 久久精品综合一区二区三区| 天堂网av新在线| 97在线视频观看| 国产在线男女| 男女国产视频网站| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 青春草视频在线免费观看| 美女黄网站色视频| 日韩欧美国产在线观看| 亚洲伊人久久精品综合| 直男gayav资源| 亚洲怡红院男人天堂| 高清毛片免费看| 精品久久久久久电影网| 观看免费一级毛片| 日本wwww免费看| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 亚洲av.av天堂| 色尼玛亚洲综合影院| 国产一区二区三区av在线| 中文字幕免费在线视频6| 亚洲av成人精品一二三区| 欧美极品一区二区三区四区| 少妇丰满av| 亚洲av在线观看美女高潮| 日韩制服骚丝袜av| 成人美女网站在线观看视频| 精品午夜福利在线看| a级一级毛片免费在线观看| 久久久久久国产a免费观看| 亚洲精品一二三| 国产综合精华液| 女人久久www免费人成看片| 午夜老司机福利剧场| 精品熟女少妇av免费看| av女优亚洲男人天堂| 日韩精品青青久久久久久| 成年免费大片在线观看| 婷婷色综合大香蕉| 日日啪夜夜爽| 国产一区亚洲一区在线观看| 日韩电影二区| 久久久精品欧美日韩精品| 国产成人午夜福利电影在线观看| 成人漫画全彩无遮挡| 亚洲,欧美,日韩| 欧美zozozo另类| 国产精品1区2区在线观看.| 精品久久久精品久久久| 国产有黄有色有爽视频| 国内精品宾馆在线| 一区二区三区高清视频在线| 欧美3d第一页| 婷婷六月久久综合丁香| 一级毛片aaaaaa免费看小| 嫩草影院精品99| 亚洲,欧美,日韩| 日韩av在线大香蕉| 波野结衣二区三区在线| 亚洲va在线va天堂va国产| 日本-黄色视频高清免费观看| 亚洲四区av| 91久久精品电影网| 少妇熟女欧美另类| 亚洲国产精品sss在线观看| 特大巨黑吊av在线直播| 亚洲av成人精品一二三区| 久久久久久久久久久丰满| 色吧在线观看| 久久久久久久亚洲中文字幕| av又黄又爽大尺度在线免费看|