• <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 ?

    基于形態(tài)學(xué)增強(qiáng)和圖像融合的板帶鋼缺陷檢測(cè)

    2018-01-30 02:51:12彭國(guó)華謝昊伶
    激光與紅外 2018年1期
    關(guān)鍵詞:形態(tài)學(xué)光照背景

    王 凡,彭國(guó)華,謝昊伶

    (西北工業(yè)大學(xué)理學(xué)院,陜西 西安 710000)

    1 引 言

    隨著冷軋帶鋼技術(shù)的快速發(fā)展,板帶鋼產(chǎn)量日益增加,但是質(zhì)量仍然不能完全滿足市場(chǎng)需求,其中影響質(zhì)量的重要因素之一是板帶鋼表面缺陷。目前板帶鋼表面缺陷的主要檢測(cè)方法以人工目視和頻閃儀檢測(cè)為主,但是由于軋制速度快,導(dǎo)致其無法滿足在線生產(chǎn)的需求[1]。缺陷檢測(cè)算法的關(guān)鍵是在精確提取缺陷的同時(shí)抑制噪聲并且不受光照干擾。

    數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的運(yùn)算是非線性的,幾何特性比較明顯,可以在提取完整的目標(biāo)邊緣的同時(shí)抑制噪聲。文獻(xiàn)[2]針對(duì)板帶鋼缺陷的種類、方向和噪聲等問題,采用修正的抗噪膨脹腐蝕性邊緣檢測(cè)算法,可以提取板帶鋼中的微小缺陷,但是算法的魯棒性較差。文獻(xiàn)[3]針對(duì)噪聲采用改進(jìn)多尺度形態(tài)學(xué)的帶鋼缺陷圖像邊緣檢測(cè)算法,具有較強(qiáng)的抗噪性。但是上述提出的算法無法解決光照不均問題,文獻(xiàn)[4]針對(duì)光照問題提出基于形態(tài)學(xué)商圖像的光照歸一化算法,能有效增強(qiáng)光照不均圖像。本文采用改進(jìn)的多結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)熵圖像增強(qiáng)算法和多結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)邊緣增強(qiáng)算法分別對(duì)板帶鋼缺陷圖像增強(qiáng),最后對(duì)圖像進(jìn)行加權(quán)融合。本文算法具有較強(qiáng)的抗噪性,可以有效地提取光照不均圖像中的缺陷。

    2 形態(tài)學(xué)增強(qiáng)

    2.1 灰度形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算[5]

    灰度形態(tài)學(xué)膨脹和腐蝕運(yùn)算即以結(jié)構(gòu)元素e(i,j)為模板,分別搜尋圖像I(x,y)在結(jié)構(gòu)基元大小范圍內(nèi)的灰度和的極大值和灰度差的極小值,膨脹記作I?e,腐蝕記作I⊙e;而開運(yùn)算則是對(duì)圖像先腐蝕后膨脹,記作I∨e;閉運(yùn)算是對(duì)圖像先膨脹后腐蝕,記作I∧e。開運(yùn)算可以消除孤立的毛刺,也可以濾除比結(jié)構(gòu)元素小的正脈沖噪聲。閉運(yùn)算可用于填充目標(biāo)之間狹小的裂縫,同樣可以濾除比結(jié)構(gòu)元素小的負(fù)脈沖噪聲。

    2.2 多結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)熵圖像增強(qiáng)算法

    板帶鋼在軋制過程中由于軋機(jī)振動(dòng)和軋制環(huán)境等因素的影響,采集到的缺陷圖像中可能會(huì)存在光照不均和噪聲,根據(jù)圖像特征建立板帶鋼缺陷圖像的數(shù)學(xué)模型[4]:

    I(x,y)=Ir(x,y)·Ig(x,y)+ρ(x,y)

    (1)

    其中,I(x,y) 為原圖像;Ir(x,y)為校正圖像;Ig(x,y)為圖像的背景;ρ(x,y)為噪聲。

    根據(jù)式(1)可知,首先需對(duì)原圖像進(jìn)行濾波去噪,其次提取缺陷圖像的背景Ig,最后采用無噪圖像和圖像背景作商得到校正圖像Ir。文獻(xiàn)[4]采用閉運(yùn)算提取去噪圖像的背景,該算法只適用于目標(biāo)像素值小于背景像素值的圖像。由于板帶鋼圖像中缺陷的像素值有可能比背景的像素值大,所以本文采用開閉運(yùn)算相結(jié)合的方法來提取圖像背景。除此之外,開運(yùn)算和閉運(yùn)算結(jié)合可以有效濾除正負(fù)脈沖噪聲。

    為了防止濾波時(shí)模糊圖像目標(biāo)的細(xì)節(jié)并同時(shí)能獲得更好的去噪能力,本文首先采用0°,45°,90°,135°這4個(gè)方向的線性結(jié)構(gòu)元素ei(i=1,2,3,4) 和結(jié)構(gòu)元素e按照式(2)濾除圖像中的噪聲。其次選取較大的結(jié)構(gòu)元素按式(3)消除目標(biāo)(缺陷)提取圖像背景,但是結(jié)構(gòu)元素太大會(huì)導(dǎo)致提取的背景圖像出現(xiàn)較嚴(yán)重的塊狀效應(yīng),本文選擇結(jié)構(gòu)元素g。定義的結(jié)構(gòu)元素如下:

    (2)

    Ig=I∧g∨g

    (3)

    根據(jù)光照不均的數(shù)學(xué)模型,得到圖像的增強(qiáng)公式如下:

    (4)

    由于板帶鋼缺陷的幾何特性,以及結(jié)構(gòu)元素g選取的局限性,對(duì)于缺陷形狀較小的圖像,本文算法得到了很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。但是當(dāng)缺陷的形狀大于結(jié)構(gòu)元素g的尺寸時(shí),提取的圖像背景效果較差,導(dǎo)致多結(jié)構(gòu)商圖像增強(qiáng)效果不理想。針對(duì)該算法中存在的弊端,本文采用多結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)邊緣增強(qiáng)算法提取圖像中的帶鋼缺陷。

    2.3 多結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)邊緣增強(qiáng)

    傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子利用單尺度形態(tài)學(xué)梯度變換來增強(qiáng)目標(biāo)的邊緣,提取的目標(biāo)邊緣不完整[6]。本文采用上述結(jié)構(gòu)元素ei(i=1,2,3,4) 對(duì)圖像Ie進(jìn)行形態(tài)學(xué)梯度邊緣增強(qiáng),最后按式(5)對(duì)不同方向的增強(qiáng)圖像進(jìn)行均值加權(quán)融合。

    (5)

    該算法能準(zhǔn)確提取形狀較大且對(duì)比度較明顯的缺陷,可以彌補(bǔ)熵圖像增強(qiáng)算法的不足,而且抗噪能力強(qiáng)。

    3 圖像融合

    針對(duì)上述兩種形態(tài)學(xué)增強(qiáng)算法得到的實(shí)驗(yàn)圖像,按公式(6)進(jìn)行加權(quán)融合,其流程如圖1所示。

    G=(n-1)·IR+n·IE

    (6)

    其中,IR和IE是分別對(duì)增強(qiáng)圖像R,E歸一化處理后得到的圖像;n為融合系數(shù)。

    圖1 增強(qiáng)圖像的融合流程圖

    基于光照可將圖像分為兩類,即光照均勻和光照不均的缺陷圖像。光照均勻的圖像背景像素值分布較均勻,相反光照不均的圖像背景像素值分布不均勻。根據(jù)兩種圖像背景像素值分布的特點(diǎn),本文采用熵來判斷圖像光照均勻性,公式如下[7]:

    (7)

    其中,Pi表示圖像中像素值為i的像素在圖像中出現(xiàn)的頻率。當(dāng)圖像較均勻時(shí),熵也較大,相反熵較小。

    由于熵圖像增強(qiáng)會(huì)出現(xiàn)過增強(qiáng)的情況,即將背景中的細(xì)節(jié)增強(qiáng)導(dǎo)致像素均值增大,而對(duì)于嚴(yán)重光照不均的圖像,多結(jié)構(gòu)邊緣增強(qiáng)會(huì)檢測(cè)出強(qiáng)光區(qū)域的邊緣,從而導(dǎo)致像素均值增大,所以本文根據(jù)像素均值比和背景熵確定融合系數(shù)。首先按式(8)、(9)對(duì)增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行歸一化處理,然后根據(jù)公式(10)計(jì)算圖像的像素均值比r,其中M,N分別表示圖像的高度和寬度:

    (8)

    (9)

    (10)

    首先根據(jù)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)確定熵H的閾值T1和像素均值比r的閾值T2,最后根據(jù)閾值T1和T2確定融合系數(shù)n。

    權(quán)系數(shù)n的確定流程:

    Step1:計(jì)算圖像背景Ig的熵H;

    Step2:計(jì)算IR與IE的像素均值比r;

    Step3:確定n

    1)當(dāng)H>T1時(shí),n=0.5;

    2)當(dāng)HT2時(shí),n=0;

    3) 當(dāng)H

    為了便于缺陷的識(shí)別及分類,需對(duì)融合圖像進(jìn)行二值化處理。首先求融合圖像每行每列的最大像素值點(diǎn)[8],其次描繪出每行最大像素值點(diǎn)的曲線圖,按照同樣的方法描繪出每列最大像素值點(diǎn)的曲線圖如圖2所示,最后根據(jù)曲線圖選取圖像分割的閥值T。

    圖2 閾值選取示意圖

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    給原圖像中加入密度為0.001的椒鹽噪聲,現(xiàn)采用MATLAB 2016b進(jìn)行試驗(yàn)比較,本文采用三組不同類型的板帶鋼缺陷圖像,通過本文算法與文獻(xiàn)[2]、文獻(xiàn)[3]提出的算法作對(duì)比,如圖3所示。

    圖3 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    考慮到檢測(cè)的缺陷區(qū)域是否與原圖像中的缺陷區(qū)域重合,如果發(fā)生較大偏移則說明檢測(cè)結(jié)果背離原始信息,為了評(píng)價(jià)算法的有效性,本文提出用人工分割的缺陷區(qū)域和本文算法分割缺陷區(qū)域的“差異度”來作為檢測(cè)效果評(píng)價(jià)測(cè)度,通過采用上述三種算法與人工分割得到的結(jié)果作差,用作差的標(biāo)準(zhǔn)差作為差異度來分析實(shí)驗(yàn)的有效性,如表1所示,差異度越低,效果越好。其次采用缺陷面積來評(píng)價(jià),檢測(cè)出的缺陷區(qū)域可能會(huì)因?yàn)樵肼暬蚬庹盏纫蛩爻霈F(xiàn)過分割或欠分割導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果面積變小或變大,因此用缺陷面積結(jié)合差異度共同評(píng)價(jià)檢測(cè)效果,采用二值圖像的像素總和作為面積[9]。

    由表1和表2可知,第一組是由于文獻(xiàn)[3]缺陷檢測(cè)不完整且含有微量噪聲,文獻(xiàn)[2]中含有大量噪聲,從而導(dǎo)致差異度較大且像素面積過大。第二組由于文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]所提出的算法都無法檢測(cè)暗區(qū)域中的缺陷,而且文獻(xiàn)[2]檢測(cè)的結(jié)果中含有大量噪聲,致使差異度較大和像素面積較小。第三組中文獻(xiàn)[3]檢測(cè)的缺陷區(qū)域不完整,文獻(xiàn)[2]出現(xiàn)嚴(yán)重漏檢且含有噪聲,從而使得差異度較大,像素面積較小。

    綜上所述,與文獻(xiàn)算法相比,本文檢測(cè)結(jié)果的差異度較低,檢測(cè)出的缺陷面積更接近人工檢測(cè)的缺陷面積,所以檢測(cè)結(jié)果更接近人工分割的缺陷區(qū)域。而且由表3可知,本文算法的實(shí)時(shí)性和通用性更好,而且本文算法的去噪能力比文獻(xiàn)[2]與文獻(xiàn)[3]的去噪能力強(qiáng)。

    表1 缺陷差異度

    表2 缺陷面積(像素?cái)?shù))

    表3 算法實(shí)用性

    5 結(jié) 論

    針對(duì)光照不均和噪聲并存的板帶鋼缺陷圖像,本文首先采用多結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)增強(qiáng)可以有效提取光照不均圖像中的形狀較小的缺陷,算法不僅具有較強(qiáng)的去噪能力,而且可以保留缺陷的細(xì)節(jié)。其次將兩種增強(qiáng)算法根據(jù)背景熵和像素均值比進(jìn)行加權(quán)融合,克服了傳統(tǒng)算法針對(duì)一種圖像的弊端,提高了算法的通用性。除此之外,本文算法的實(shí)時(shí)性比較強(qiáng)。

    [1] LI Jun,YAN Yunhui,ZHANG Yao.Research on real-time detection architecture for surface quality of steel strip[J].Computer Engineering and Design,2008,29(20):5368-5371.(in Chinese)

    李駿,顏云輝,張堯.板帶鋼表面質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)體系研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2008,29(20):5368-5371.

    [2] XU Hao,SUN Jianyi,TANG Bo,et al.The surface detect of strip steel based on mathematical morphology[J].Machinery Design & Manufacture,2012,6:206-208.(in Chinese)

    許豪,孫建益,湯勃,等.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的帶鋼表面缺陷邊緣提取[J].機(jī)械與制造,2012,6:206-208.

    [3] ZHANG Lihong,LIANG Yingbo,WU Dingyun,et al.Strip steel surface defects imaging edge inspection based on improved multi-scale morphology[J].Laser & Infrared,2014,44(3):330-334.(in Chinese)

    張利紅,梁英波,吳定允,等.基于改進(jìn)多尺度形態(tài)學(xué)的帶鋼缺陷圖像邊緣檢測(cè)[J].激光和紅外,2014,44(3):330-334.

    [4] He Xiaoguang,Tian Jie,Wu lifang,et al.Illumination normalization with morphological quotientImage[J].Journal of Software,2007,18(9):2318-2325.

    [5] DAI Qingyun,YU Yinglin.The advances of mathematical morphology in image processing[J].Control Theory & Applications,2001,18(4):478-482(in Chinese)

    戴青云,余英林.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖象處理中的應(yīng)用進(jìn)展[J].控制理論與應(yīng)用,2001,18(4):478-482.

    [6] WANG Huifeng,ZHAN Guili,LUO Xiaoming.Research and application of edge detection operator based On rathematicai morphology[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(9):223-226.(in Chinese)

    王慧鋒,戰(zhàn)桂禮,羅曉明.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)算法研究及應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2009,45(9):223-226.

    [7] CAO Jiannong.Review on image segmentation based on entropy[J].Pattern Recognition and Aitificial Intelligence,2012,25(6):958-971(in Chinese)

    曹建農(nóng).圖像分割的熵方法綜述[J].模式識(shí)別與人工智能,2012,25(6):958-971.

    [8] Guan Shengqi.Strip steel defect detection based on saliency map construction using gaussian pyramid decomposition[J].ISIJ International,2015,55(9):1950-1955.

    [9] CHEN Yue.Segmentation results evaluation method of steel plate surface defects images[J].Manufacturing Automation,2015,37(18):66-68.(in Chinese)

    陳躍.鋼板表面缺陷圖像分割效果評(píng)價(jià)方法[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2015,37(18):66-68.

    猜你喜歡
    形態(tài)學(xué)光照背景
    節(jié)能環(huán)保 光照萬家(公益宣傳)
    “新四化”背景下汽車NVH的發(fā)展趨勢(shì)
    節(jié)能環(huán)保光照萬家(公益宣傳)
    《論持久戰(zhàn)》的寫作背景
    春光照瑤鄉(xiāng)
    晚清外語翻譯人才培養(yǎng)的背景
    醫(yī)學(xué)微觀形態(tài)學(xué)在教學(xué)改革中的應(yīng)用分析
    數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器在轉(zhuǎn)子失衡識(shí)別中的應(yīng)用
    河南科技(2014年4期)2014-02-27 14:06:59
    巨核細(xì)胞數(shù)量及形態(tài)學(xué)改變?cè)谒姆N類型MPN中的診斷價(jià)值
    美国免费a级毛片| 国产精品免费视频内射| 亚洲精品国产av蜜桃| 一区福利在线观看| 精品免费久久久久久久清纯 | 欧美xxⅹ黑人| 精品欧美一区二区三区在线| 一本大道久久a久久精品| 久久人人97超碰香蕉20202| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 亚洲成人国产一区在线观看| a级毛片在线看网站| 操美女的视频在线观看| 黑人操中国人逼视频| 黄色 视频免费看| 国产91精品成人一区二区三区 | 亚洲av欧美aⅴ国产| 亚洲国产欧美一区二区综合| 欧美日韩福利视频一区二区| 看免费av毛片| 嫩草影视91久久| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 久久九九热精品免费| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 欧美人与性动交α欧美软件| 亚洲国产看品久久| 电影成人av| 婷婷丁香在线五月| 亚洲一区中文字幕在线| h视频一区二区三区| 久久99一区二区三区| 久久久久视频综合| 老司机深夜福利视频在线观看 | www.熟女人妻精品国产| 久久人人爽人人片av| 欧美变态另类bdsm刘玥| 国产精品成人在线| 色视频在线一区二区三区| 国产精品国产三级国产专区5o| 两个人免费观看高清视频| 国产免费福利视频在线观看| 夫妻午夜视频| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产又色又爽无遮挡免| 大香蕉久久成人网| 啦啦啦在线免费观看视频4| 免费在线观看影片大全网站| 国产成人精品在线电影| 99久久精品国产亚洲精品| 亚洲av片天天在线观看| 欧美精品高潮呻吟av久久| 免费观看人在逋| 亚洲成国产人片在线观看| 午夜福利影视在线免费观看| 日韩精品免费视频一区二区三区| 啪啪无遮挡十八禁网站| 两个人看的免费小视频| 欧美日韩亚洲高清精品| videosex国产| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 啦啦啦在线免费观看视频4| 亚洲精品国产av蜜桃| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 欧美日韩一级在线毛片| 99久久99久久久精品蜜桃| av线在线观看网站| 最近中文字幕2019免费版| 亚洲免费av在线视频| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 97在线人人人人妻| 国产av精品麻豆| e午夜精品久久久久久久| 一本综合久久免费| 久久狼人影院| 日韩人妻精品一区2区三区| 欧美另类一区| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 国产精品一区二区在线观看99| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产精品久久久久成人av| 乱人伦中国视频| 欧美黑人欧美精品刺激| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 日本av手机在线免费观看| 飞空精品影院首页| videosex国产| 欧美一级毛片孕妇| 一级黄色大片毛片| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 国产区一区二久久| a级毛片黄视频| 午夜福利乱码中文字幕| 国产黄色免费在线视频| 精品国内亚洲2022精品成人 | 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 九色亚洲精品在线播放| 十八禁网站网址无遮挡| 亚洲免费av在线视频| 欧美国产精品va在线观看不卡| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 亚洲av欧美aⅴ国产| 国产片内射在线| 亚洲欧美激情在线| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 亚洲国产av新网站| 成年人午夜在线观看视频| 日韩欧美一区视频在线观看| 国产黄色免费在线视频| 国产1区2区3区精品| 久久人人97超碰香蕉20202| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 国产高清videossex| 韩国高清视频一区二区三区| 国产精品.久久久| 国产成人免费观看mmmm| 一级a爱视频在线免费观看| 久久中文看片网| 午夜精品久久久久久毛片777| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 国产亚洲精品第一综合不卡| 在线看a的网站| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 一本大道久久a久久精品| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 在线观看一区二区三区激情| 成年人免费黄色播放视频| 国产av又大| 精品一区二区三区av网在线观看 | 久久狼人影院| 中文字幕人妻熟女乱码| 欧美乱码精品一区二区三区| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 巨乳人妻的诱惑在线观看| 1024视频免费在线观看| 99久久99久久久精品蜜桃| 国产xxxxx性猛交| 国产精品 国内视频| 9色porny在线观看| 日本五十路高清| 国产福利在线免费观看视频| 亚洲欧美日韩高清在线视频 | 精品国产乱码久久久久久男人| 亚洲综合色网址| 97精品久久久久久久久久精品| 99re6热这里在线精品视频| 午夜老司机福利片| 黄色视频在线播放观看不卡| 90打野战视频偷拍视频| 亚洲欧洲日产国产| 久久久久久免费高清国产稀缺| 久久久国产精品麻豆| 成年女人毛片免费观看观看9 | 国产精品一区二区在线不卡| 新久久久久国产一级毛片| 精品福利永久在线观看| 亚洲精品av麻豆狂野| 一个人免费看片子| 亚洲熟女精品中文字幕| 欧美精品啪啪一区二区三区 | www.精华液| 亚洲精品中文字幕在线视频| 高清黄色对白视频在线免费看| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 免费在线观看影片大全网站| 国产精品av久久久久免费| 国产精品免费大片| 成年av动漫网址| 在线看a的网站| 两个人看的免费小视频| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲av国产av综合av卡| 国精品久久久久久国模美| av在线老鸭窝| 又大又爽又粗| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | 女人久久www免费人成看片| 日韩中文字幕视频在线看片| 999久久久精品免费观看国产| 岛国毛片在线播放| 国产精品 欧美亚洲| 久久久久久人人人人人| 国产黄色免费在线视频| 不卡av一区二区三区| 黄片小视频在线播放| 亚洲国产av新网站| 日韩中文字幕欧美一区二区| 亚洲一码二码三码区别大吗| 真人做人爱边吃奶动态| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 嫁个100分男人电影在线观看| 精品高清国产在线一区| 国产不卡av网站在线观看| 精品一区二区三区四区五区乱码| 热re99久久精品国产66热6| 99精国产麻豆久久婷婷| 青青草视频在线视频观看| av在线app专区| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 欧美人与性动交α欧美软件| 五月开心婷婷网| 欧美中文综合在线视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 中亚洲国语对白在线视频| 国产成人a∨麻豆精品| 午夜福利乱码中文字幕| 午夜精品久久久久久毛片777| 日本av手机在线免费观看| 久9热在线精品视频| 欧美日韩成人在线一区二区| 一级毛片电影观看| 秋霞在线观看毛片| 在线观看人妻少妇| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 成年女人毛片免费观看观看9 | 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 国产精品国产三级国产专区5o| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| av天堂在线播放| 又大又爽又粗| 色老头精品视频在线观看| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 亚洲国产中文字幕在线视频| 精品亚洲成a人片在线观看| 欧美日韩成人在线一区二区| 国产精品久久久久久精品电影小说| 五月开心婷婷网| 男女高潮啪啪啪动态图| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 一本大道久久a久久精品| 日本精品一区二区三区蜜桃| 777米奇影视久久| 啦啦啦啦在线视频资源| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 亚洲欧美一区二区三区久久| 午夜福利,免费看| 久久久久国产一级毛片高清牌| 久久久久久久大尺度免费视频| 美女大奶头黄色视频| 亚洲国产欧美网| 久久av网站| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 久久久久久久国产电影| 大香蕉久久成人网| 97精品久久久久久久久久精品| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 国产成人精品久久二区二区免费| 久久久久精品人妻al黑| 久久影院123| 亚洲第一av免费看| 国产成人免费观看mmmm| 自线自在国产av| 亚洲五月婷婷丁香| av免费在线观看网站| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 精品国产乱子伦一区二区三区 | 窝窝影院91人妻| 日韩精品免费视频一区二区三区| 最近最新中文字幕大全免费视频| 国产在线视频一区二区| 1024视频免费在线观看| 亚洲精品国产色婷婷电影| 欧美人与性动交α欧美软件| 国产成人系列免费观看| 免费看十八禁软件| av一本久久久久| 欧美精品亚洲一区二区| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | 国产不卡av网站在线观看| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区 | avwww免费| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 一区二区三区激情视频| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 少妇 在线观看| 男女免费视频国产| av不卡在线播放| 美女高潮到喷水免费观看| 成人影院久久| 好男人电影高清在线观看| 亚洲av日韩在线播放| 伦理电影免费视频| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 不卡av一区二区三区| 99国产精品免费福利视频| 国产男人的电影天堂91| 九色亚洲精品在线播放| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 国产精品免费大片| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 老司机影院毛片| 午夜成年电影在线免费观看| 亚洲三区欧美一区| 俄罗斯特黄特色一大片| 制服人妻中文乱码| 国产在线一区二区三区精| 性色av乱码一区二区三区2| 亚洲精品国产色婷婷电影| 韩国高清视频一区二区三区| 成人免费观看视频高清| 一级片'在线观看视频| 国产视频一区二区在线看| 亚洲av电影在线进入| 少妇的丰满在线观看| 亚洲熟女毛片儿| av有码第一页| 国产精品欧美亚洲77777| 亚洲欧美色中文字幕在线| 一区二区av电影网| 乱人伦中国视频| 欧美日韩福利视频一区二区| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 亚洲一区中文字幕在线| 日韩三级视频一区二区三区| 国产av又大| 香蕉国产在线看| 国产免费视频播放在线视频| av在线老鸭窝| 伊人亚洲综合成人网| 一本色道久久久久久精品综合| 一级a爱视频在线免费观看| 久久久精品免费免费高清| 亚洲人成电影免费在线| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 久久久精品免费免费高清| 一区二区三区精品91| 91精品国产国语对白视频| 人妻 亚洲 视频| 最黄视频免费看| 高清欧美精品videossex| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 99久久精品国产亚洲精品| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 久久中文字幕一级| 成人影院久久| 涩涩av久久男人的天堂| 最新的欧美精品一区二区| 99久久综合免费| 久久久精品免费免费高清| 久久香蕉激情| 男人爽女人下面视频在线观看| 十八禁网站免费在线| 一本色道久久久久久精品综合| 天堂俺去俺来也www色官网| 黄色视频,在线免费观看| 夫妻午夜视频| 老熟女久久久| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 咕卡用的链子| 国产精品国产av在线观看| 18在线观看网站| 国产亚洲精品一区二区www | 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久 | 欧美乱码精品一区二区三区| 欧美激情极品国产一区二区三区| 中文字幕高清在线视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 99九九在线精品视频| 90打野战视频偷拍视频| 丝袜美足系列| 欧美激情高清一区二区三区| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 免费观看av网站的网址| 下体分泌物呈黄色| 又大又爽又粗| 国产成人欧美| 亚洲国产av新网站| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 国产又爽黄色视频| 一级毛片电影观看| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 国产精品一区二区在线不卡| 91精品三级在线观看| 看免费av毛片| 亚洲av电影在线进入| 久久久久久久精品精品| 精品人妻在线不人妻| e午夜精品久久久久久久| 一边摸一边做爽爽视频免费| 免费高清在线观看日韩| 国产精品一区二区免费欧美 | 亚洲成国产人片在线观看| 又紧又爽又黄一区二区| 成人亚洲精品一区在线观看| 黄色怎么调成土黄色| 国产在线视频一区二区| 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产精品av久久久久免费| 高清欧美精品videossex| 亚洲七黄色美女视频| 国产老妇伦熟女老妇高清| 大型av网站在线播放| 日韩 亚洲 欧美在线| 日韩大码丰满熟妇| 少妇粗大呻吟视频| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 悠悠久久av| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 好男人电影高清在线观看| 免费不卡黄色视频| 成人免费观看视频高清| av有码第一页| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 亚洲欧美精品自产自拍| 各种免费的搞黄视频| 无限看片的www在线观看| 日本五十路高清| 叶爱在线成人免费视频播放| 少妇人妻久久综合中文| 99久久人妻综合| 国产一区二区在线观看av| 国产精品影院久久| 国产区一区二久久| videos熟女内射| av片东京热男人的天堂| 欧美精品高潮呻吟av久久| 爱豆传媒免费全集在线观看| 老司机在亚洲福利影院| 国产不卡av网站在线观看| 中文字幕av电影在线播放| 极品人妻少妇av视频| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 十八禁高潮呻吟视频| 老司机影院毛片| 日韩大片免费观看网站| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久 | 美女福利国产在线| 女人久久www免费人成看片| 美女福利国产在线| 中文字幕人妻丝袜制服| 午夜激情av网站| 国产成人影院久久av| 在线观看www视频免费| 制服诱惑二区| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 欧美日韩视频精品一区| 好男人电影高清在线观看| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 新久久久久国产一级毛片| 爱豆传媒免费全集在线观看| 久久亚洲精品不卡| 91老司机精品| 午夜福利免费观看在线| 欧美人与性动交α欧美软件| 色精品久久人妻99蜜桃| 欧美亚洲日本最大视频资源| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 午夜久久久在线观看| 欧美激情 高清一区二区三区| 久久久久久久精品精品| 成在线人永久免费视频| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 国产福利在线免费观看视频| 一边摸一边做爽爽视频免费| 99香蕉大伊视频| 亚洲伊人色综图| 亚洲国产欧美在线一区| kizo精华| 黄色毛片三级朝国网站| 黄频高清免费视频| 久久久久国产精品人妻一区二区| 免费观看a级毛片全部| 老熟女久久久| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 国产精品一区二区精品视频观看| tocl精华| 97在线人人人人妻| 久久久国产一区二区| h视频一区二区三区| 欧美久久黑人一区二区| 国产男女超爽视频在线观看| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 视频在线观看一区二区三区| 飞空精品影院首页| 可以免费在线观看a视频的电影网站| h视频一区二区三区| 黄色怎么调成土黄色| 五月开心婷婷网| 咕卡用的链子| 久久精品成人免费网站| 老司机靠b影院| 久久这里只有精品19| 搡老岳熟女国产| av天堂久久9| 久久精品人人爽人人爽视色| 欧美激情久久久久久爽电影 | 高潮久久久久久久久久久不卡| 国产免费现黄频在线看| 美女国产高潮福利片在线看| 久久性视频一级片| av天堂在线播放| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | av在线播放精品| 国产有黄有色有爽视频| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 国产日韩欧美在线精品| 国产成人av激情在线播放| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 亚洲九九香蕉| 一二三四在线观看免费中文在| 一区在线观看完整版| 男女午夜视频在线观看| 国产高清videossex| 美女高潮到喷水免费观看| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 色精品久久人妻99蜜桃| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 国产男女内射视频| 久久亚洲国产成人精品v| 男男h啪啪无遮挡| 99国产精品一区二区蜜桃av | 97人妻天天添夜夜摸| 成年人黄色毛片网站| 国产野战对白在线观看| 中国国产av一级| 色94色欧美一区二区| 欧美日韩av久久| 女警被强在线播放| 国产主播在线观看一区二区| 91精品国产国语对白视频| 久久99一区二区三区| 国产一级毛片在线| 国产亚洲欧美精品永久| 捣出白浆h1v1| 久久久久网色| 日本一区二区免费在线视频| 两个人免费观看高清视频| 亚洲中文日韩欧美视频| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 国产精品久久久久久精品古装| 一本色道久久久久久精品综合| kizo精华| 国产成+人综合+亚洲专区| 免费看十八禁软件| 丝瓜视频免费看黄片| √禁漫天堂资源中文www| 99国产精品免费福利视频| 不卡av一区二区三区| 国产av又大| 国产在线观看jvid| 一级毛片女人18水好多| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 悠悠久久av| 大片电影免费在线观看免费| 岛国毛片在线播放| 午夜激情av网站| 69精品国产乱码久久久| 精品国产一区二区三区四区第35| 日日夜夜操网爽| 母亲3免费完整高清在线观看| 老熟妇仑乱视频hdxx| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 亚洲中文av在线| 手机成人av网站| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 国产av一区二区精品久久| 午夜日韩欧美国产| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 一本大道久久a久久精品| 国产福利在线免费观看视频| 亚洲专区国产一区二区| 国产一区二区三区av在线| 久久久久久久国产电影| 亚洲国产av影院在线观看| 久久久国产欧美日韩av| 精品久久蜜臀av无| 新久久久久国产一级毛片| 99热网站在线观看| 波多野结衣av一区二区av| 久久久久视频综合| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 高清av免费在线| 国产淫语在线视频| 高清在线国产一区| 亚洲久久久国产精品| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 亚洲成人免费av在线播放| 中文字幕色久视频| 午夜福利乱码中文字幕| 国产高清videossex| 欧美日本中文国产一区发布| 黄色a级毛片大全视频| 日韩视频一区二区在线观看| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 母亲3免费完整高清在线观看| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 久9热在线精品视频| 久久精品国产a三级三级三级| 日本vs欧美在线观看视频| 一区二区日韩欧美中文字幕| 精品少妇久久久久久888优播| 女性生殖器流出的白浆| 国产成+人综合+亚洲专区| 精品福利永久在线观看| 秋霞在线观看毛片| 成人手机av| 999久久久精品免费观看国产| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 精品亚洲成国产av| 一级片'在线观看视频| 亚洲天堂av无毛| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 欧美黄色淫秽网站|