• <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 ?

    基于灰度修剪和均衡化的加權(quán)均值濾波算法

    2017-06-05 15:01:01陳家益曹會(huì)英熊剛強(qiáng)徐秋燕
    關(guān)鍵詞:高斯均值灰度

    陳家益,曹會(huì)英,熊剛強(qiáng),徐秋燕

    (1.廣東醫(yī)科大學(xué) 信息工程學(xué)院,廣東 湛江 524023;2.湛江中心人民醫(yī)院 外科ICU,廣東 湛江 524037)

    基于灰度修剪和均衡化的加權(quán)均值濾波算法

    陳家益1,曹會(huì)英1,熊剛強(qiáng)1,徐秋燕2

    (1.廣東醫(yī)科大學(xué) 信息工程學(xué)院,廣東 湛江 524023;2.湛江中心人民醫(yī)院 外科ICU,廣東 湛江 524037)

    針對現(xiàn)行的均值濾波算法存在的局限性,基于灰度修剪和均衡化的加權(quán)均值濾波算法對其進(jìn)行改進(jìn).算法根據(jù)高斯噪聲的特點(diǎn)及其對原圖像的影響,對處于灰度概率峰值附近所對應(yīng)的灰度進(jìn)行修剪,再進(jìn)行加權(quán)均值濾波.加權(quán)系數(shù)同時(shí)考慮灰度相關(guān)性與距離相關(guān)性,是灰度測度因子和距離測度因子的乘積.算法最后對加權(quán)均值濾波后圖像進(jìn)行分段的灰度均衡化.濾波實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,相對于現(xiàn)行的均值濾波算法,本算法有著更好的濾波性能,在濾除噪聲的同時(shí),很好地保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)部分.

    均值濾波算法; 峰值灰度區(qū)間; 灰度修剪; 灰度均衡化; 灰度相關(guān)性; 距離相關(guān)性

    濾波的目標(biāo)是在濾除噪聲的同時(shí),保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)部分,但噪聲在圖像上表現(xiàn)出與圖像的邊緣和細(xì)節(jié)部分有很大的相似性,在濾除噪聲的同時(shí)往往也將部分邊緣和細(xì)節(jié)部分誤當(dāng)做噪聲濾除,結(jié)果使濾波圖像變得模糊[1-2].高斯噪聲是圖像中最常見的噪聲,具有密度大、強(qiáng)度的波動(dòng)范圍寬等特點(diǎn),對圖像污染的程度會(huì)隨著圖像灰度的變化而變化,而在同一圖像灰度上也存在著差異[3-5].高斯噪聲不易定位和濾除.標(biāo)準(zhǔn)的均值濾波算法(SMF)根據(jù)高斯噪聲的特點(diǎn)(均值和方差),設(shè)定一個(gè)固定大小的濾波窗口.對圖像中的每個(gè)像素,都應(yīng)用其所對應(yīng)的濾波窗口中所有像素灰度的算術(shù)均值取代[6-7].濾波窗口Wij的中心像素f(i,j)的響應(yīng)為

    (1)

    其中,g為濾波圖像,f為噪聲圖像,m×n為濾波窗口Wij的尺寸.SMF算法不能很好地保持圖像的細(xì)節(jié),在濾除噪聲的同時(shí)也破壞了圖像的細(xì)節(jié)部分,從而使濾波圖像變模糊.濾波窗口內(nèi)各像素分別與中心像素的相關(guān)性和相似性是不同的,所以各像素分別對中心像素的影響不相同,應(yīng)該根據(jù)具體的因素決定各像素對應(yīng)的權(quán)值系數(shù)[8].

    針對SMF算法的局限性,很多學(xué)者提出了多種改進(jìn)的均值濾波算法,包括基于中值的自適應(yīng)均值濾波算法[9]、自適應(yīng)加權(quán)均值濾波算法[10-13]和對加權(quán)系數(shù)進(jìn)行綜合改進(jìn)的均值濾波算法等[14-16].文獻(xiàn)[9]提出了基于中值的自適應(yīng)均值濾波算法,各像素的灰度分別與濾波窗口的灰度中值的差方作為因子,決定各像素對應(yīng)的權(quán)值系數(shù),以進(jìn)行加權(quán)均值濾波.但是,窗口的灰度中值有可能是大大偏離了原信號像素的噪聲點(diǎn),算法選取灰度中值作為標(biāo)準(zhǔn),可能會(huì)使得濾波像素的灰度大大偏離原信號像素[17].文獻(xiàn)[10]提出一種自適應(yīng)加權(quán)均值濾波算法,用一個(gè)分段非線性函數(shù)給出各鄰域像素對應(yīng)的權(quán)值系數(shù),但只有2個(gè)不同的權(quán)值系數(shù),缺乏自適應(yīng)性.另外,閥值k0和k1的選取具有主觀性,對不同特性的圖像,所取的最優(yōu)值k0和k1不一樣,算法缺乏普適性[18].文獻(xiàn)[14]提出一種改進(jìn)的均值濾波算法(IMF).像素對應(yīng)的權(quán)值系數(shù)是灰度相似度因子和空間近鄰度因子的乘積.但是,灰度相似度因子由鄰域像素的灰度與中心像素的差方?jīng)Q定,可能會(huì)使得濾波像素的灰度大大偏離原信號像素.另外,灰度相似度因子和空間近鄰度因子以e為底數(shù)的指數(shù)函數(shù)表示,像素與像素之間的加權(quán)系數(shù)差別過大,缺乏平滑的過渡性[19-20].

    針對現(xiàn)行的均值濾波算法的局限性,本文提出了基于灰度修剪和均衡化的加權(quán)均值濾波算法(WMFGTE).

    1 WMFGTE算法的概述與分析

    1.1 算法概述和理論依據(jù)WMFGTE算法根據(jù)高斯噪聲所服從的正態(tài)分布的特點(diǎn),從概率的角度出發(fā),將噪聲圖像中灰度概率峰值附近所對應(yīng)的像素進(jìn)行修剪,再求加權(quán)均值.灰度概率峰值附近所對應(yīng)的像素,受高斯噪聲污染最嚴(yán)重,是在灰度值上與原信號像素偏差最大的噪聲,將其修剪掉以提高濾波像素與原信號像素的相關(guān)性.

    WMFGTE算法在計(jì)算鄰域像素的加權(quán)系數(shù)時(shí),同時(shí)考慮了灰度相關(guān)性與距離相關(guān)性,由灰度測度因子和距離測度因子的乘積得出相應(yīng)的加權(quán)系數(shù),進(jìn)而求得相關(guān)性更高的加權(quán)均值.

    高斯噪聲的均值(μ>0)整體提高原圖像的灰度.根據(jù)噪聲圖像與原圖像的灰度直方圖曲線可以看出,噪聲圖像的灰度概率曲線相對原圖像整體向右移,左邊出現(xiàn)空缺.WMFGTE算法對加權(quán)均值濾波后的圖像進(jìn)行分段的灰度均衡化,以弱化均值μ對原圖像灰度的影響.

    1.2 高斯噪聲的分析

    1) 高斯噪聲概率分布的特點(diǎn).高斯噪聲的灰度x服從正態(tài)分布,分布滿足概率密度函數(shù)

    (2)

    其中,μ是變量x的均值,σ是變量x的標(biāo)準(zhǔn)差.

    如圖1所示,均值μ決定概率密度曲線的位置,μ越大,曲線越向右靠.

    如圖2所示,盡管正態(tài)變量x的取值范圍是(-∞,+∞),但x落在(μ-σ,μ+σ)的概率是68%,落在(μ-2σ,μ+2σ)的概率是95%,落在(μ-3σ,μ+3σ)的概率是99.7%[21].

    2) 高斯噪聲的均值與標(biāo)準(zhǔn)差對圖像的影響.高斯噪聲是加性噪聲,以正態(tài)分布的概率疊加于原圖像的所有像素上.當(dāng)高斯噪聲的灰度均值μ>0,噪聲會(huì)整體提高噪聲圖像的灰度;當(dāng)μ=0,噪聲圖像的整體灰度與原圖像相當(dāng).高斯噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差σ是高斯噪聲致使原圖像灰度偏離的程度,σ越大,噪聲圖像的灰度相對原圖像偏離越大,噪聲圖像質(zhì)量越差.

    根據(jù)高斯噪聲分布的特點(diǎn),噪聲圖像中灰度概率越接近峰值的像素,受污染的程度越大.為提高圖像濾波的性能,將灰度概率峰值附近所對應(yīng)的像素視為“噪聲”,在求加權(quán)均值之前給予修剪.

    2 WMFGTE算法的步驟

    2.1 峰值灰度區(qū)間的確定

    1) 峰值灰度區(qū)間的理論依據(jù).為了在求加權(quán)均值時(shí)將灰度概率峰值附近所對應(yīng)的像素修剪掉,必須確定噪聲圖像灰度概率的峰值所對應(yīng)的灰度(以下統(tǒng)稱:峰值灰度,設(shè)為p),然后確定以峰值灰度p為中心的一個(gè)區(qū)間(以下統(tǒng)稱:峰值灰度區(qū)間).峰值灰度區(qū)間半徑的選取很重要.根據(jù)圖2所示,將近2/3的像素是落在區(qū)間(μ-σ,μ+σ).同時(shí)根據(jù)實(shí)驗(yàn)測定,峰值灰度區(qū)間的半徑取為高斯噪聲標(biāo)準(zhǔn)差σ的一半(即σ/2)比較合適,因此峰值灰度區(qū)間表示為(p-σ/2,p+σ/2).

    2) 峰值灰度區(qū)間(p-σ/2,p+σ/2)中參數(shù)p的確定.噪聲圖像的灰度概率可以用對應(yīng)的灰度直方圖來表示.根據(jù)直方圖確定灰度概率的峰值,再根據(jù)峰值確定峰值灰度p.注意因?yàn)榛叶?和255對應(yīng)的灰度概率往往非常大,確定灰度概率峰值的時(shí)候,將灰度0和255排除在外.

    3) 峰值灰度區(qū)間(p-σ/2,p+σ/2)中參數(shù)σ的確定.利用噪聲圖像中灰度中等的均勻區(qū)域,對高斯噪聲的參數(shù)進(jìn)行估計(jì).因?yàn)榫鶆騾^(qū)域的灰度近似為常數(shù),區(qū)域內(nèi)的灰度變化主要是由噪聲引起.假設(shè)S為一灰度中等的均勻區(qū)域,利用以下式子對該區(qū)域的灰度均值u和高斯噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差σ進(jìn)行估計(jì):

    (3)

    其中,x∈[0,255]是灰度級,h(x)是由區(qū)域S的灰度直方圖所確定的灰度概率,u是區(qū)域S的灰度均值.注意:不是高斯噪聲本身的均值,σ是高斯噪聲本身的標(biāo)準(zhǔn)差.

    2.2 加權(quán)系數(shù)的確定根據(jù)峰值灰度區(qū)間(p-σ/2,p+σ/2),對噪聲圖像中處于區(qū)間內(nèi)的像素進(jìn)行修剪,用其余像素求加權(quán)均值.加權(quán)系數(shù)同時(shí)考慮了灰度相關(guān)性與距離相關(guān)性.對于當(dāng)前像素,如果鄰域像素的灰度與鄰域灰度均值的偏差越小,則其對當(dāng)前像素的影響越大;如果鄰域像素在距離上與當(dāng)前像素越近,則其對當(dāng)前像素的影響越大.

    設(shè)當(dāng)前像素的灰度是f(i,j),Wij是中心在(i,j)處的修剪峰值灰度區(qū)間像素后的濾波窗口,f(s,t)是Wij內(nèi)(s,t)處像素的灰度,M(i,j)是Wij的灰度均值.

    定義(s,t)處像素的灰度測度因子

    (4)

    為防止f(s,t)與灰度均值M(i,j)的差為0而出現(xiàn)灰度測度因子無窮大這種極端化因子,給灰度絕對差加上1.

    定義(s,t)處像素的距離測度因子(特別地,(i,j)處的wd(i,j)=1)

    (5)

    (s,t)處像素的加權(quán)系數(shù)

    (6)

    (s,t)處像素的歸一化加權(quán)系數(shù)

    (7)

    2.3 濾波圖像的灰度均衡化根據(jù)高斯噪聲所服從的正態(tài)分布的相關(guān)參數(shù),高斯噪聲對原圖像的影響分為2個(gè)方面:標(biāo)準(zhǔn)差σ和均值μ.對圖像進(jìn)行加權(quán)均值濾波,目標(biāo)就是克服高斯噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差σ對原圖像的影響.而對于均值μ,當(dāng)μ>0,噪聲會(huì)整體提高噪聲圖像的灰度;當(dāng)μ=0,噪聲圖像的整體灰度與原圖像相當(dāng).

    g為灰度歸一化圖像,式中系數(shù)4.45是經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)比較選取的最優(yōu)值.

    2.4 算法的總體流程Wij為正被處理的、中心在(i,j)處的濾波窗口,S0為默認(rèn)的初始窗口大小,Smax為允許的最大窗口大小,f(i,j)為(i,j)處的像素灰度.

    1) 根據(jù)噪聲圖像的灰度直方圖,確定峰值灰度p(將灰度0和255排除在外).

    2) 選取噪聲圖像中一塊灰度中等的均勻區(qū)域,根據(jù)其灰度直方圖,應(yīng)用(3)式對區(qū)域的灰度均值u和高斯噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差σ進(jìn)行估計(jì).

    對每個(gè)像素執(zhí)行以下步驟3)~5):

    3) 將Wij中灰度處于峰值灰度區(qū)間(p-σ/2,p+σ/2)的像素進(jìn)行修剪,其余各像素根據(jù)(4)和(5)式分別計(jì)算灰度測度因子和距離測度因子,再根據(jù)(6)式計(jì)算相應(yīng)的權(quán)值系數(shù).如果修剪后Wij剩下的像素為0個(gè),增大濾波窗口,轉(zhuǎn)5).

    4) 根據(jù)加權(quán)系數(shù)輸出加權(quán)均值

    (8)

    5) 如果Wij的尺寸≤Smax,轉(zhuǎn)3);否則,輸出2)所估計(jì)的區(qū)域的灰度均值u.

    3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    根據(jù)本文提出的WMFGTE算法,運(yùn)用計(jì)算機(jī)軟件Matlab 2013b進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),以檢驗(yàn)算法的有效性以及相對現(xiàn)有算法的優(yōu)越性,從主觀視覺和客觀數(shù)據(jù)2個(gè)方面,對算法的濾波性能進(jìn)行比較評價(jià).對于客觀數(shù)據(jù)的比較,采用峰值信噪比(PSNR)作為客觀評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn).

    PSNR定義為

    PSNR=

    (9)

    其中,m、n為圖像的大小,f(i,j)為原圖像(i,j)處像素的灰度,g(i,j)為濾波圖像(i,j)處像素的灰度.

    3.1 灰度修剪的性能比較根據(jù)WMFGTE算法,運(yùn)用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證修剪峰值灰度區(qū)間的像素對圖像濾波的有效性,對680×1 024、256級灰度的圖像Building添加參數(shù)(0.05,0.05)的高斯噪聲,分別用不修剪峰值灰度的WMFGTE算法與完整的WMFGTE算法進(jìn)行濾波,結(jié)果如圖3所示.

    圖3中2種濾波效果的差別明顯.將峰值灰度修剪后的濾波效果(見圖3(d))明顯比不修剪峰值灰度的濾波效果(見圖3(c))好,清晰度明顯增加.

    上述2種不同情況濾波圖像對應(yīng)的PSNR如表1所示.

    表1 不修剪與修剪峰值灰度濾波圖像對應(yīng)的PSNRTable 1 The PSNR of trimmed peak gray and not in image filtering

    不修剪與修剪峰值灰度的濾波圖像所對應(yīng)的PSNR,從客觀上證明了修剪峰值灰度對濾波的有效性.

    3.2 算法總體濾波結(jié)果的比較SMF算法[6]是最常用的算法,對于改進(jìn)的均值濾波算法,文獻(xiàn)[14]提出的IMF算法的濾波性能較好.為了證明WMFGTE算法的濾波性能,同時(shí)實(shí)現(xiàn)SMF算法和IMF算法以進(jìn)行比較分析,對680×1 024、256級灰度的圖像建筑物,添加不同參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲,同時(shí)用3種算法進(jìn)行濾波,從主觀視覺和客觀數(shù)據(jù)2個(gè)方面,對3種算法的濾波性能進(jìn)行比較評價(jià).

    1) 主觀視覺的比較.如圖4所示,當(dāng)高斯噪聲的參數(shù)(u,σ)比較小時(shí),比如(0.01,0.01),IMF算法的濾波效果比SMF好一點(diǎn),圖像的邊緣輪廓較清晰;對于WMFGTE算法,其濾波效果相對前兩者較好,對圖像的細(xì)節(jié)部分進(jìn)行比較,樹枝以及樓層的輪廓濾波效果明顯比前2種算法清晰明朗,如圖4(e)、(h)和(k)三者的比較.

    當(dāng)高斯噪聲的參數(shù)(u,σ)中等大小時(shí),比如(0.05,0.05),SMF算法雖然濾除了高斯噪聲,但模糊度比較嚴(yán)重;IMF算法雖然模糊度比較小,但是還殘留有部分高斯噪聲;對于WMFGTE算法,在清晰度與濾除噪聲2個(gè)方面的效果都比前兩者較好,如圖4(f)、(i)和(l)三者的比較.

    當(dāng)高斯噪聲的參數(shù)(u,σ)比較大時(shí),比如(0.10,0.10),3種算法的濾波效果的差異更加顯著.SMF算法的濾波效果非常模糊,IMF算法模糊度不明顯,但是還明顯留有部分高斯噪聲,噪聲濾除效果大大降低.對于WMFGTE算法,濾波效果雖然出現(xiàn)了微小的模糊,但幾乎徹底濾除了高斯噪聲,如圖4(g)、(j)和(m)三者的比較.

    2) 客觀數(shù)據(jù)的比較.為了客觀而準(zhǔn)確地說明WMFGTE算法的濾波性能,對3種算法的濾波性能進(jìn)行量化比較.3種算法同時(shí)對含3種不同參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像進(jìn)行濾波,對應(yīng)的PSNR如圖5所示.

    對3種算法進(jìn)行濾波后的PSNR進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和比較分析,顯而易見,不管是對較小參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像,還是對較大參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像,相對于SMF算法和IMF算法,WMFGTE算法的PSNR較高.

    3.3 算法對標(biāo)準(zhǔn)圖像的濾波結(jié)果的比較對512×512、256級灰度的標(biāo)準(zhǔn)圖像Lenna,添加不同參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲,同時(shí)運(yùn)用SMF、IMF和WMFGTE算法進(jìn)行圖像濾波,從主觀視覺和客觀數(shù)據(jù)2個(gè)方面,對3種算法的濾波性能進(jìn)行比較評價(jià).

    1) 主觀視覺的比較.如圖6所示,(b)是加了參數(shù)(0.01,0.01)的高斯噪聲圖像,SMF算法的濾波效果(e)出現(xiàn)輕度模糊,IMF算法的濾波效果(h)比SMF的濾波效果(e)好,相對SMF算法和IMF算法,WMFGTE算法的濾波效果(k)的清晰度明顯優(yōu)于(e)和(h).

    (c)是加了參數(shù)(0.05,0.05)的高斯噪聲圖像,SMF算法的濾波效果(f)出現(xiàn)明顯的模糊;IMF算法的濾波效果(i)噪聲濾除不夠干凈,還留有少部分噪聲;WMFGTE算法的濾波效果(l)徹底濾除了噪聲,并且細(xì)節(jié)部分也較清晰.

    (d)是加了參數(shù)(0.10,0.10)的高斯噪聲圖像,SMF算法的濾波效果(g)出現(xiàn)嚴(yán)重的模糊,感覺圖像在抖動(dòng);IMF算法的濾波效果(j)有輕微的模糊,并且明顯殘留有高斯噪聲;WMFGTE算法的濾波效果(m)在噪聲濾除和清晰度2個(gè)方面的效果比前兩者較好.

    2) 客觀數(shù)據(jù)的比較.對含3種不同參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像,3種算法同時(shí)對其進(jìn)行濾波,對應(yīng)的PSNR如圖7所示.

    對3種算法進(jìn)行濾波后的PSNR進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和比較分析,結(jié)果顯示:不管是對較小參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像,還是對較大參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像,相對于SMF算法和IMF算法,WMFGTE算法的PSNR較高.

    3.4 算法對醫(yī)學(xué)圖像的濾波結(jié)果的比較對490×600、256級灰度的醫(yī)學(xué)圖像X射線,添加不同參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲,將SMF算法、IMF算法和WMFGTE算法同時(shí)應(yīng)用于噪聲圖像.從主觀視覺和客觀數(shù)據(jù)2個(gè)方面,對3種算法的濾波性能進(jìn)行比較評價(jià).

    1) 主觀視覺的比較.如圖8所示,當(dāng)高斯噪聲的參數(shù)(u,σ)比較小時(shí),比如(0.01,0.01),根據(jù)圖8(e)、(h)和(k)三者的比較,同時(shí)參照原圖,IMF算法的濾波效果比SMF好一點(diǎn),圖像的整體邊緣輪廓較清晰;WMFGTE算法的濾波效果圖最接近于原圖,肋骨的邊緣線條明顯比前2種算法清晰柔和.

    當(dāng)高斯噪聲的參數(shù)(u,σ)中等大小時(shí),比如(0.05,0.05),根據(jù)圖8(f)、(i)和(l)3者的比較,SMF算法的濾波效果圖出現(xiàn)模糊;相對于SMF算法,IMF算法的模糊度較小,但是還殘留有部分高斯噪聲;對于WMFGTE算法,其濾波效果圖在清晰度與濾除噪聲2個(gè)方面的效果都比前兩者較好,肋骨和人體的邊緣輪廓依然很清晰.

    當(dāng)高斯噪聲的參數(shù)(u,σ)比較大時(shí),比如(0.10,0.10),根據(jù)圖8(g)、(j)和(m)三者的比較,3種算法的濾波效果差異顯著:SMF算法的濾波效果出現(xiàn)明顯的模糊,感覺有明顯的晃動(dòng);IMF算法的濾波效果圖出現(xiàn)輕度的模糊,同時(shí)噪聲濾除不徹底,明顯留有部分高斯噪聲;對于WMFGTE算法,濾波效果圖雖然出現(xiàn)了微小的模糊,但幾乎徹底濾除了高斯噪聲,與原圖相比較,相差微小.

    2) 客觀數(shù)據(jù)的比較.對含3種不同參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像,3種算法同時(shí)對其進(jìn)行濾波,對應(yīng)的PSNR如圖9所示.

    對3種算法進(jìn)行濾波后的PSNR進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和比較分析,結(jié)果顯示:不管是對較小參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像,還是對較大參數(shù)(u,σ)的高斯噪聲圖像,相對于SMF算法和IMF算法,WMFGTE算法的PSNR較高.

    同時(shí)運(yùn)用3種算法對生活圖像、標(biāo)準(zhǔn)圖像以及醫(yī)學(xué)圖像分別進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).根據(jù)實(shí)驗(yàn)的濾波效果圖以及對應(yīng)的PSNR數(shù)據(jù)進(jìn)行比較與分析,結(jié)果顯示:WMFGTE算法相對于現(xiàn)行的均值濾波算法,有著更加良好的濾波性能.

    4 結(jié)束語

    本文提出的基于灰度修剪和均衡化的加權(quán)均值濾波算法,將噪聲圖像中灰度概率峰值附近所對應(yīng)的像素進(jìn)行修剪后,再求加權(quán)均值,以減少對噪聲濾除的負(fù)面影響.算法在計(jì)算鄰域像素的加權(quán)系數(shù)時(shí),同時(shí)考慮了灰度相關(guān)性與距離相關(guān)性,以此提高濾波圖像像素與原信號像素的相關(guān)性.算法最后對加權(quán)均值濾波后的圖像進(jìn)行分段的灰度均衡化,以此弱化高斯噪聲對原圖像整體灰度的影響.實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證明:相對于現(xiàn)行的均值濾波算法,基于灰度修剪和均衡化的加權(quán)均值濾波算法有著更加良好的濾波性能.

    [1] TANG W,TANG J.An improved mean filter algorithm for impulse noise elimination[J].Advanced Materials Research,2014,936:2281-2285.

    [2] 鄭秀清,何坤,張健.基于Prewitt 算子的TV 圖像去噪算法[J].四川師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,36(3):456-462.

    [3] 武英,吳海勇.一種自適應(yīng)圖像去噪混合濾波方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2010,46(7):168-170.

    [4] 羅丹.基于圖像增強(qiáng)的改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)均值濾波算法[J].電視技術(shù),2013,37(23):15-22.

    [5] 楊吉宏,胡順波,張民,等.灰度圖像加權(quán)有向平滑濾波算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2010,31(1):153-156.

    [6] GONZALEZ R C,WOODS R E.Digital Image Processing[M].北京:電子工業(yè)出版社,2010.

    [7] SAKTHIVEL N,PRABHU L.Mean-median filtering for impulse noise removal[J].Inter J Basic and Appl Sci,2014,2(4):47-57.

    [8] FANG J,XU D C,FU X.An improved hybrid median-mean filter algorithm[J].Appl Mechanics Materials,2015(701/702):288-292.

    [9] 常瑞娜,穆曉敏,楊守義,等.基于中值的自適應(yīng)均值濾波算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2008,29(16):4257-4259.

    [10] KANG J Y,MIN L Q,LUAN Q X,et al.Novel modified fuzzy C-means algorithm with application [J].Digital Signal Processing,2009,19(2):309-319.

    [11] ZHANG P X,LI F.A new adaptive weighted mean filter for removing salt-and-pepper noise[J].IEEE Signal Processing Letters,2014,21(10):1280-1283.

    [12] 常瑞娜,穆曉敏,楊守義,等.基于局部空間像素特征的自適應(yīng)加權(quán)濾波算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2008,44(6):45-67.

    [13] 曹萌,張有會(huì),王志巍,等.基于城區(qū)距離的自適應(yīng)加權(quán)均值濾波算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2013,33(11):3197-3200.

    [14] 朱士虎,游春霞.一種改進(jìn)的均值濾波算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2013,30(12):97-116.

    [15] MIAO Z W,JIANG X D.Weighted iterative truncated mean filter[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2013,61(16):4149-4160.

    [16] 劉書,王慈.基于自適應(yīng)非局部均值濾波的圖像去塊算法[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2013,47(12):1930-1933.

    [17] 李佐勇,湯可宗,胡錦美,等.椒鹽圖像的方向加權(quán)均值濾波算法[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2013,18(11):1407-1415.

    [18] 曹潔,李偉.一種高精度自適應(yīng)粒子濾波算法[J].蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào),2011,37(3):83-88.

    [19] 彭良玉,楊輝,黃滿池.一種新的基于脈沖噪聲點(diǎn)檢測的自適應(yīng)中值濾波算法[J].蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào),2009,35(1):77-80.

    [20] 李玲,胡學(xué)剛,蔣偉.一種基于LIP 的全變分圖像去噪新模型[J].四川師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,34(1):134-138.

    [21] 盛驟,謝式千,潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].北京:高等教育出版社,2013:46-50.

    (編輯 鄭月蓉)

    Weighted Mean Filtering Algorithm Based on Gray Trimmed and Equalization

    CHEN Jiayi1,CAO Huiying1,XIONG Gangqiang1,XU Qiuyan2

    (1.CollegeofInformationEngineering,GuangdongMedicalUniversity,Zhanjiang524023,Guangdong;2.SurgicalICU,CenterPeople’sHospitalofZhanjiang,Zhanjiang524037,Guangdong)

    Against the limitation of existing mean filtering algorithms,an improved weighted mean filtering algorithm is proposed by gray trimmed and equalization.According to Gaussian noise characteristics and its effect on original image,the corresponding gray is firstly trimmed to gray probability peak,and then the noise image is filtered by weighted mean.The weighted coefficient is the product of gray measure factor and distance measure factor,which takes gray correlation and distance correlation into consideration.Finally,the algorithm piecewise equalizes the image gray of weighted mean filtered.Experimental results demonstrate that the proposed algorithm has a significant better filtering performance in comparison with the existing mean filtering algorithms,which maintains image edges and details well in filtering noise.

    mean filtering algorithm; peak gray interval; gray trimmed; gray equalization; gray correlation; distance correlation

    2016-05-30

    國家自然科學(xué)基金(61170320和11347150)和廣東省自然科學(xué)基金(2015A030310178和2014A030310239)

    陳家益(1983—),男,講師,主要從事數(shù)字信號處理的研究,E-mail:beyond38@163.com

    TP391

    A

    1001-8395(2017)02-0277-08

    10.3969/j.issn.1001-8395.2017.02.022

    猜你喜歡
    高斯均值灰度
    小高斯的大發(fā)現(xiàn)
    采用改進(jìn)導(dǎo)重法的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)灰度單元過濾技術(shù)
    基于灰度拉伸的圖像水位識別方法研究
    天才數(shù)學(xué)家——高斯
    基于最大加權(quán)投影求解的彩色圖像灰度化對比度保留算法
    基于灰度線性建模的亞像素圖像抖動(dòng)量計(jì)算
    均值不等式失效時(shí)的解決方法
    均值與方差在生活中的應(yīng)用
    關(guān)于均值有界變差函數(shù)的重要不等式
    有限域上高斯正規(guī)基的一個(gè)注記
    成人欧美大片| 高清欧美精品videossex| 丰满乱子伦码专区| 高清av免费在线| 国产精品国产三级专区第一集| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 两个人视频免费观看高清| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 亚洲精品成人av观看孕妇| 天美传媒精品一区二区| 久久这里只有精品中国| 寂寞人妻少妇视频99o| 亚洲欧美成人精品一区二区| 18禁动态无遮挡网站| 婷婷色综合www| 精品一区在线观看国产| 日韩中字成人| 大陆偷拍与自拍| 波多野结衣巨乳人妻| 精品久久久精品久久久| 婷婷色综合大香蕉| 少妇丰满av| 男人舔女人下体高潮全视频| 神马国产精品三级电影在线观看| 看十八女毛片水多多多| 国产成人午夜福利电影在线观看| a级毛色黄片| 好男人视频免费观看在线| 舔av片在线| 国产成人福利小说| 久久久久久久久大av| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 精品人妻偷拍中文字幕| 国产亚洲5aaaaa淫片| 岛国毛片在线播放| 赤兔流量卡办理| 赤兔流量卡办理| 久久久久免费精品人妻一区二区| 熟妇人妻不卡中文字幕| 国产乱来视频区| 日韩亚洲欧美综合| 午夜亚洲福利在线播放| 男女边吃奶边做爰视频| 久久久久久伊人网av| 日韩精品青青久久久久久| av天堂中文字幕网| 日韩成人伦理影院| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 国产视频内射| 99久国产av精品国产电影| 超碰av人人做人人爽久久| 99久久精品热视频| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 熟妇人妻不卡中文字幕| 亚洲精品第二区| 插阴视频在线观看视频| 久久精品久久精品一区二区三区| 99久久中文字幕三级久久日本| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 少妇高潮的动态图| 欧美高清成人免费视频www| 欧美日韩亚洲高清精品| 国产精品一区www在线观看| 欧美激情在线99| 久久精品综合一区二区三区| 亚洲国产精品sss在线观看| 三级经典国产精品| 夜夜爽夜夜爽视频| 亚洲精品国产av蜜桃| 亚洲四区av| 大片免费播放器 马上看| 成人漫画全彩无遮挡| 免费电影在线观看免费观看| 久久久亚洲精品成人影院| 成人亚洲精品一区在线观看 | 日韩一区二区三区影片| 午夜老司机福利剧场| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产黄频视频在线观看| 在线a可以看的网站| 亚洲人成网站在线观看播放| 久久99热6这里只有精品| 国产精品久久视频播放| 久久人人爽人人爽人人片va| 亚洲av成人精品一二三区| 26uuu在线亚洲综合色| 久久热精品热| 国产成人a区在线观看| 精品久久久久久久久久久久久| 老司机影院成人| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 2018国产大陆天天弄谢| 亚洲欧美精品专区久久| 精品人妻偷拍中文字幕| 九九在线视频观看精品| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 欧美激情在线99| 亚洲精品乱久久久久久| 777米奇影视久久| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 26uuu在线亚洲综合色| 日韩中字成人| 久久久久久伊人网av| 免费电影在线观看免费观看| 在线观看一区二区三区| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 免费高清在线观看视频在线观看| 国产精品综合久久久久久久免费| 成年女人看的毛片在线观看| 精品不卡国产一区二区三区| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 欧美精品一区二区大全| 最新中文字幕久久久久| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 婷婷色麻豆天堂久久| ponron亚洲| 日本黄大片高清| 高清午夜精品一区二区三区| 三级经典国产精品| 九草在线视频观看| av在线亚洲专区| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产午夜精品一二区理论片| 看免费成人av毛片| www.av在线官网国产| 国产免费福利视频在线观看| 老司机影院毛片| 看十八女毛片水多多多| 色综合色国产| 黄色配什么色好看| 不卡视频在线观看欧美| 精品少妇黑人巨大在线播放| 中文资源天堂在线| 少妇的逼水好多| a级一级毛片免费在线观看| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 人妻系列 视频| 春色校园在线视频观看| 一本久久精品| 亚洲四区av| 久久久色成人| 国内精品宾馆在线| 大香蕉97超碰在线| 大香蕉97超碰在线| 老司机影院成人| 国产精品熟女久久久久浪| 一本久久精品| 美女cb高潮喷水在线观看| 亚洲精品国产av成人精品| 亚洲精品国产av成人精品| 国产亚洲精品久久久com| 99久久精品国产国产毛片| 一本一本综合久久| 欧美zozozo另类| 国模一区二区三区四区视频| 久久久久九九精品影院| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 成人无遮挡网站| 一本久久精品| 在现免费观看毛片| 久久久久精品性色| 久久久久网色| 亚洲人与动物交配视频| 国产人妻一区二区三区在| 午夜精品在线福利| 听说在线观看完整版免费高清| 久久热精品热| 国产单亲对白刺激| 极品教师在线视频| 欧美 日韩 精品 国产| 成人亚洲精品av一区二区| 欧美高清性xxxxhd video| 高清在线视频一区二区三区| 国产色爽女视频免费观看| 夜夜爽夜夜爽视频| 99久久精品一区二区三区| 一级毛片aaaaaa免费看小| 韩国av在线不卡| 国产精品一区www在线观看| 欧美zozozo另类| 亚洲国产最新在线播放| 国产老妇伦熟女老妇高清| 免费在线观看成人毛片| 国产精品久久久久久久久免| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产色爽女视频免费观看| 成人欧美大片| 免费看不卡的av| 十八禁网站网址无遮挡 | 日韩一区二区视频免费看| 九草在线视频观看| 永久网站在线| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 亚洲av成人精品一二三区| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 一级a做视频免费观看| 国产精品久久久久久av不卡| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 毛片一级片免费看久久久久| 国产麻豆成人av免费视频| 成人二区视频| 国产在视频线在精品| 国产淫语在线视频| 亚洲在久久综合| 免费无遮挡裸体视频| 大话2 男鬼变身卡| 亚洲熟女精品中文字幕| 婷婷六月久久综合丁香| 超碰av人人做人人爽久久| 精品久久久久久久末码| 少妇熟女欧美另类| 亚洲av在线观看美女高潮| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 少妇的逼水好多| 夫妻性生交免费视频一级片| 天堂中文最新版在线下载 | 久久久久久久国产电影| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产欧美日韩精品一区二区| 久久久久国产网址| 日本黄大片高清| 看非洲黑人一级黄片| 综合色丁香网| 亚洲综合精品二区| 日韩亚洲欧美综合| 久久久久久久国产电影| 亚洲欧美日韩东京热| 成人毛片60女人毛片免费| 国产伦精品一区二区三区视频9| 国产成人91sexporn| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 久久97久久精品| 亚洲四区av| 青春草国产在线视频| 欧美高清性xxxxhd video| 欧美97在线视频| 久久精品国产亚洲av涩爱| 免费观看在线日韩| 深夜a级毛片| 爱豆传媒免费全集在线观看| 欧美性感艳星| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 丝袜美腿在线中文| 亚洲国产色片| 18禁动态无遮挡网站| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久久久久久久久久免费av| 精品酒店卫生间| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 热99在线观看视频| 少妇的逼好多水| 毛片一级片免费看久久久久| 成人性生交大片免费视频hd| 干丝袜人妻中文字幕| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 男女那种视频在线观看| 麻豆成人av视频| 国产有黄有色有爽视频| 免费观看a级毛片全部| 国产精品一区二区三区四区久久| 综合色av麻豆| 国模一区二区三区四区视频| 一级黄片播放器| 国产大屁股一区二区在线视频| 特级一级黄色大片| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 久久精品人妻少妇| 国产伦精品一区二区三区视频9| 国产精品人妻久久久影院| 国产av国产精品国产| 在现免费观看毛片| 午夜精品国产一区二区电影 | 国产黄色小视频在线观看| 美女cb高潮喷水在线观看| 女人被狂操c到高潮| 国产成人a区在线观看| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 免费看美女性在线毛片视频| 在线观看免费高清a一片| 简卡轻食公司| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 国产成人精品婷婷| 亚洲国产欧美人成| 嫩草影院新地址| 春色校园在线视频观看| 久久人人爽人人片av| 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲天堂国产精品一区在线| 成人一区二区视频在线观看| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 九草在线视频观看| av.在线天堂| 中文天堂在线官网| 精品人妻视频免费看| 色吧在线观看| 我要看日韩黄色一级片| 日韩欧美精品免费久久| 亚洲精品第二区| 99热这里只有精品一区| 久久久欧美国产精品| 三级经典国产精品| 国产精品综合久久久久久久免费| 日日啪夜夜撸| 热99在线观看视频| 亚洲精品色激情综合| 亚洲精品国产成人久久av| 一个人观看的视频www高清免费观看| 亚洲va在线va天堂va国产| 少妇熟女欧美另类| 一级爰片在线观看| 国内精品一区二区在线观看| 高清午夜精品一区二区三区| 亚洲精品视频女| 久久久久久伊人网av| 成人漫画全彩无遮挡| 国内精品宾馆在线| 亚洲国产成人一精品久久久| 亚洲人成网站在线观看播放| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 国产亚洲精品久久久com| 国产69精品久久久久777片| 十八禁国产超污无遮挡网站| 精品少妇黑人巨大在线播放| 麻豆久久精品国产亚洲av| 国产伦精品一区二区三区视频9| 久久人人爽人人爽人人片va| 久99久视频精品免费| 国产激情偷乱视频一区二区| 麻豆久久精品国产亚洲av| 国产精品国产三级专区第一集| eeuss影院久久| 男女国产视频网站| 老司机影院成人| av线在线观看网站| 大香蕉久久网| 成人毛片a级毛片在线播放| 99热网站在线观看| 一级毛片久久久久久久久女| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 别揉我奶头 嗯啊视频| 91狼人影院| 久久热精品热| 精品久久久久久久久av| 久久久色成人| 国产探花在线观看一区二区| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产 一区精品| 超碰av人人做人人爽久久| 午夜激情福利司机影院| 联通29元200g的流量卡| 大陆偷拍与自拍| 在线观看一区二区三区| 一区二区三区免费毛片| 熟妇人妻不卡中文字幕| www.av在线官网国产| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 色哟哟·www| av卡一久久| 男人狂女人下面高潮的视频| 麻豆成人av视频| 街头女战士在线观看网站| 色综合站精品国产| 大香蕉97超碰在线| 亚洲av在线观看美女高潮| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 国产黄频视频在线观看| 视频中文字幕在线观看| 内地一区二区视频在线| 三级经典国产精品| 精华霜和精华液先用哪个| 欧美一区二区亚洲| 精品人妻熟女av久视频| 国产日韩欧美在线精品| 午夜日本视频在线| av在线天堂中文字幕| 成人av在线播放网站| 亚洲人成网站高清观看| 欧美日韩综合久久久久久| 成人国产麻豆网| 日日摸夜夜添夜夜爱| 成人二区视频| 色综合亚洲欧美另类图片| 观看美女的网站| 久久久久久久大尺度免费视频| 国产探花在线观看一区二区| 亚洲成人av在线免费| 26uuu在线亚洲综合色| 欧美激情在线99| 欧美极品一区二区三区四区| 国产成人精品福利久久| 亚洲av成人精品一二三区| 能在线免费看毛片的网站| 亚洲国产成人一精品久久久| 亚洲欧美日韩东京热| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 日韩强制内射视频| 亚洲国产精品成人久久小说| 赤兔流量卡办理| 日韩伦理黄色片| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 亚洲av成人精品一二三区| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲人成网站在线播| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 亚洲美女视频黄频| 好男人在线观看高清免费视频| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 久久久久久伊人网av| 99久国产av精品国产电影| 国产又色又爽无遮挡免| 少妇被粗大猛烈的视频| 亚洲欧美清纯卡通| 亚洲三级黄色毛片| 日韩欧美精品v在线| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产 一区 欧美 日韩| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 校园人妻丝袜中文字幕| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 亚洲av日韩在线播放| 精品一区在线观看国产| 欧美成人精品欧美一级黄| 国产精品一区二区在线观看99 | 久久精品综合一区二区三区| 国产视频内射| 少妇高潮的动态图| 国产精品人妻久久久影院| 国产中年淑女户外野战色| 色5月婷婷丁香| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 一区二区三区乱码不卡18| 啦啦啦韩国在线观看视频| 亚洲欧美日韩无卡精品| 午夜老司机福利剧场| 秋霞伦理黄片| 黄片wwwwww| 好男人视频免费观看在线| 一级毛片aaaaaa免费看小| 2022亚洲国产成人精品| 在线观看免费高清a一片| 精品国内亚洲2022精品成人| 亚洲熟女精品中文字幕| 日韩欧美精品免费久久| 午夜免费观看性视频| 哪个播放器可以免费观看大片| 丝袜美腿在线中文| 国产探花在线观看一区二区| 精品人妻视频免费看| 禁无遮挡网站| 久久久久久久久久成人| 日韩精品有码人妻一区| 国产亚洲精品久久久com| 国产精品99久久久久久久久| 色吧在线观看| 亚洲精品第二区| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 日韩三级伦理在线观看| 亚洲成人一二三区av| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 色哟哟·www| 色尼玛亚洲综合影院| 亚洲欧美精品专区久久| 成人无遮挡网站| 亚洲丝袜综合中文字幕| 精品人妻视频免费看| 在线 av 中文字幕| 久久精品国产亚洲av涩爱| 亚洲18禁久久av| 成人二区视频| 日本免费在线观看一区| 免费大片18禁| 国产色婷婷99| 免费观看的影片在线观看| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 男女边摸边吃奶| 精品久久久久久久末码| 免费av观看视频| 美女黄网站色视频| 欧美3d第一页| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 深爱激情五月婷婷| 最近最新中文字幕大全电影3| 国产精品综合久久久久久久免费| 国产精品精品国产色婷婷| 日韩欧美国产在线观看| 国产三级在线视频| 国产精品嫩草影院av在线观看| 国产成人午夜福利电影在线观看| 国产一区二区在线观看日韩| 午夜爱爱视频在线播放| 国产精品一区二区在线观看99 | 性色avwww在线观看| 内射极品少妇av片p| 久久久国产一区二区| 久久精品国产亚洲av天美| 久久久午夜欧美精品| 禁无遮挡网站| 岛国毛片在线播放| 91久久精品国产一区二区三区| 国产91av在线免费观看| 久久精品人妻少妇| 最后的刺客免费高清国语| 特级一级黄色大片| 国产成人福利小说| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 神马国产精品三级电影在线观看| 国产成人a∨麻豆精品| 国产亚洲精品av在线| av又黄又爽大尺度在线免费看| 美女高潮的动态| 午夜福利网站1000一区二区三区| 综合色丁香网| 日韩欧美一区视频在线观看 | 日本与韩国留学比较| 99久国产av精品国产电影| 精品少妇黑人巨大在线播放| 丰满乱子伦码专区| 中文字幕久久专区| 99久久精品热视频| 久久草成人影院| 久久久午夜欧美精品| 好男人在线观看高清免费视频| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 中文字幕免费在线视频6| 只有这里有精品99| 在线免费十八禁| 国产有黄有色有爽视频| 69av精品久久久久久| 国产伦理片在线播放av一区| 亚洲欧洲日产国产| 国产成人精品一,二区| 亚洲综合色惰| 成人亚洲精品av一区二区| 国产亚洲5aaaaa淫片| 国产成人aa在线观看| 精品一区二区三区人妻视频| 97热精品久久久久久| 久久久久国产网址| 免费看美女性在线毛片视频| 久久久久久久久中文| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 九九爱精品视频在线观看| 日本色播在线视频| 日本黄色片子视频| 亚洲真实伦在线观看| 午夜激情欧美在线| av在线蜜桃| 久久国内精品自在自线图片| 久久久久久久久久人人人人人人| 99九九线精品视频在线观看视频| 乱码一卡2卡4卡精品| 草草在线视频免费看| 国产精品蜜桃在线观看| 欧美日韩在线观看h| 日韩 亚洲 欧美在线| 亚洲精品aⅴ在线观看| 免费观看的影片在线观看| 亚洲成人av在线免费| 亚洲精品影视一区二区三区av| 在线播放无遮挡| 亚洲精品色激情综合| 尤物成人国产欧美一区二区三区| av国产免费在线观看| 韩国高清视频一区二区三区| 婷婷色麻豆天堂久久| 午夜激情福利司机影院| 国产永久视频网站| 久99久视频精品免费| 日韩欧美 国产精品| 在线 av 中文字幕| 精品一区二区三区人妻视频| 美女cb高潮喷水在线观看| 99视频精品全部免费 在线| 六月丁香七月| h日本视频在线播放| 男女视频在线观看网站免费| 少妇高潮的动态图| 国精品久久久久久国模美| 天天一区二区日本电影三级| 国产黄色小视频在线观看| 搞女人的毛片| 一个人免费在线观看电影| 日韩国内少妇激情av| 国产黄片视频在线免费观看| 国产精品不卡视频一区二区| 淫秽高清视频在线观看| 看黄色毛片网站| 久久综合国产亚洲精品| 内射极品少妇av片p| 日日干狠狠操夜夜爽| 久久久久久久久久久免费av| av国产久精品久网站免费入址| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 亚洲精品久久午夜乱码| 九草在线视频观看| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 免费看光身美女| 日日摸夜夜添夜夜爱| 一个人看的www免费观看视频| 国产黄色小视频在线观看| 国产探花极品一区二区| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 麻豆成人av视频| 最近中文字幕高清免费大全6| 精品少妇黑人巨大在线播放| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 免费av观看视频| 综合色丁香网| h日本视频在线播放| 一级毛片我不卡|