• <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 ?

    面向輸電線路的壓縮感知圖像去噪方法

    2020-06-18 01:08:16姜玉菡陳澤昊武明虎曾春艷袁旭亮
    關(guān)鍵詞:先驗(yàn)字典相似性

    王 娟,姜玉菡,陳澤昊,武明虎*,丁 暢,曾春艷,袁旭亮

    (1.湖北工業(yè)大學(xué)湖北省能源互聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心,武漢 430068;2.湖北工業(yè)大學(xué)太陽(yáng)能高效利用及儲(chǔ)能運(yùn)行控制湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,武漢 430068)

    目前,由于圖像采集設(shè)備分辨率和數(shù)據(jù)傳輸精準(zhǔn)度的局限性,電力輸電線路圖像在采集與傳輸過程中難免受到噪聲污染,導(dǎo)致當(dāng)輸電線路出現(xiàn)材料缺陷時(shí)檢測(cè)不及時(shí)和識(shí)別率不高.在獲取輸電線路圖像數(shù)據(jù)的流程中,人為操作、設(shè)備自身局限及復(fù)雜天氣條件等因素都會(huì)導(dǎo)致各類噪聲的出現(xiàn).而高斯噪聲在污染該類線路圖像噪聲中占比較高,因此對(duì)圖像中的高斯噪聲進(jìn)行有效抑制,可改善高噪聲下缺陷識(shí)別和定位的精確度較低的情況.

    圖像去噪作為壓縮感知理論(compressive sensing)[1]應(yīng)用主流方向,大致分為變換域?yàn)V波和空域?yàn)V波兩個(gè)方面.空域?yàn)V波主要有非局部均值算法(NLM)[2]、三維塊匹配(BM3D)[3]等方法對(duì)圖像進(jìn)行局部或非局部去噪;變換域?yàn)V波主要包括小波變換(wavelet)、Curvelet變換、Fourier變換[4]等.但多數(shù)傳統(tǒng)算法無法在抑制噪聲的同時(shí)使圖像的細(xì)節(jié)獲得較好的恢復(fù),部分算法結(jié)合變換域?yàn)V波和空域?yàn)V波,仍存在算法復(fù)雜,運(yùn)行占據(jù)較大內(nèi)存,效率低等問題.而K-SVD算法[5]采用超完備字典[6-7]進(jìn)行稀疏表達(dá)可有效利用圖像結(jié)構(gòu)信息,抑制高斯白噪聲,減少算法復(fù)雜度,但含噪圖像在采用超完備字典稀疏分解過程中,訓(xùn)練后的過完備字典下含有大量噪聲原子,且容易造成圖像平滑處邊緣紋理缺失的問題.

    為解決像素的噪音損壞程度取決于權(quán)重的自適應(yīng)更新和高斯噪聲問題,本文提出利用圖像的非局部自相似性[8]信息作為正則化先驗(yàn)約束項(xiàng),將其融入到K-SVD算法的稀疏表達(dá)中,從而建立輸電線路圖像噪聲抑制模型.與傳統(tǒng)濾波方法相比可以較好地保留邊緣和紋理等重要信息,具有良好地自適應(yīng)性[9]和更好的圖像復(fù)原效果.

    1 去噪模型的建立

    1.1 K-SVD算法

    K-SVD算法能夠針對(duì)獲取信號(hào)內(nèi)容自適應(yīng)訓(xùn)練字典原子獲取超完備字典.由此建立起的噪聲去除模型如下:

    (1)

    在非零元素約束下,稀疏表達(dá)階段采取正交匹配追蹤OMP(Orthonormal Matchin Pursuit)算法[10],過度迭代選取字典原子:

    (2)

    其中,C為噪聲增益,σ為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差,aij為稀疏表示系數(shù).

    字典學(xué)習(xí)過程中,算法迭代取決于全部殘差與原子的內(nèi)積.當(dāng)該內(nèi)積值小于某定值時(shí),迭代過程將過早終止.為解決此類問題,本文提出使用分段弱共軛梯度追蹤(Stagewise weak gradient pursuits,stWGP)算法[12-13].該算法中迭代定值選擇原則符合弱選擇特性,可選用為OMP算法框架下迭代終止的條件[11].該選擇策略參考?xì)埐顑?nèi)積理論,構(gòu)建內(nèi)積極大值原子:

    (3)

    式中,0<α≤1,迭代閾值為

    λk=αmaxjgk(j)|,

    (4)

    其中,λk為閾值,gk為殘差卷積.在應(yīng)用過程中,超完備字典的維數(shù)是無限的,而內(nèi)積極大值原子卻是有限的.兩者的矛盾造成了迭代提前終止問題,本文使用的弱選擇特性在該問題上表現(xiàn)良好.

    傳統(tǒng)K-SVD算法的樣本訓(xùn)練時(shí)采用了大量噪聲樣本,導(dǎo)致訓(xùn)練的字典原子庫(kù)中噪聲原子占據(jù)了較大比例.若此時(shí)對(duì)噪聲進(jìn)行抑制,將會(huì)造成有用信號(hào)的提取障礙.因此,本文采用刪減字典中噪音原子的策略,達(dá)到提升字典的目的.Bartlett M S在文獻(xiàn)[14]中提出了Bartlett檢驗(yàn)法.主要計(jì)算字典原子相異方向上的特征向量νi,并對(duì)相關(guān)性進(jìn)行衡量:

    (5)

    噪聲原子相異方向的相關(guān)性由于高斯噪聲的隨機(jī)分布趨近于為0.若滿足Q<χ2(α:3),則認(rèn)定此單元完全為噪聲,按照上述規(guī)則需要將其從字典庫(kù)中刪除.

    1.2 輸電線路圖像的非局部自相似性

    輸電線路圖像通常含有大量重復(fù)圖像塊,在局部區(qū)域中,圖像塊之間又存在若干相似塊,被稱為非局部自相似性先驗(yàn)(NSS)知識(shí)[15].考慮到圖像塊可作為多元變量向量樣本采集,可將非局部自相似性先驗(yàn)訓(xùn)練圖像塊組,并應(yīng)用于基于稀疏表達(dá)的字典學(xué)習(xí)當(dāng)中.其中BUADES A等人提出圖像噪聲抑制方法利用了圖像塊的非局部相似特性[16],為最大限度還原圖像局部細(xì)節(jié)特征,對(duì)圖像中冗余信息進(jìn)行提取,并加權(quán)平均與該冗余具有相似鄰域結(jié)構(gòu)的像素,估計(jì)當(dāng)前像素值.同時(shí)該像素點(diǎn)特征由待去噪像素點(diǎn)的鄰域表征,以達(dá)到復(fù)原圖像細(xì)節(jié)的目的.

    (6)

    式中,權(quán)值ω(x,y)表示像素點(diǎn)x和y間的相似度,它的值由以x、y為中心的矩形鄰域D(x)、D(y)間的距離‖D(x)-D(y)‖2決定:

    (7)

    當(dāng)圖像相似塊占據(jù)較大比例時(shí),該算法去除噪聲效果明顯.但是在一些相似塊較少的特定的區(qū)域,該算法去噪效果不佳且對(duì)噪聲魯棒性較差.在此許多學(xué)者提出了改進(jìn)框架,其中Ji Z等人根據(jù)信息的相似度而不是像素強(qiáng)度計(jì)算圖像中每個(gè)像素的小局部窗口中的Zernike矩,得到更多具有更高相似性度量的像素或斑塊[17].Zhang Q等人提出了一個(gè)新的框架,使用自適應(yīng)非局部能量來規(guī)范成像線性逆問題,快速算法迭代地計(jì)算正則化過程,更有效的搜索相似圖像塊和計(jì)算權(quán)值[18].

    2 算法實(shí)現(xiàn)過程

    本文充分利用輸電線路圖像塊中包含有豐富的非局部相似性信息,獲取非局部自相似性先驗(yàn)數(shù)值,并融合高斯混合學(xué)習(xí)算法,提高數(shù)學(xué)模型的噪聲抑制能力.

    首先,對(duì)輸電線路圖像采用聚類方法展開訓(xùn)練.通過與分塊組平均值作差,劃分與輸電線路圖像范圍內(nèi)分組塊近似的塊組,從而得到非局部相似塊.其次,將已聚類的分組與非局部相似塊融合.再次,非局部自相似模型使用融合后的分組塊訓(xùn)練.最后,二次訓(xùn)練后繼續(xù)提取非局部相似塊組.在此過程中,外部分塊組的相似性度量準(zhǔn)則使用馬氏距離(Mahalanobis Distance,MD)分組.而圖像內(nèi)部分塊組則采用先驗(yàn)知識(shí)引導(dǎo)聚類的方法,構(gòu)建面向內(nèi)部分塊組的高斯混合學(xué)習(xí)方法,獲得相似度較高的內(nèi)部塊.

    因此,對(duì)采集到的含噪圖像Y首先利用K-均值方法,引入圖像外部分塊組的先驗(yàn)指導(dǎo).其次,搭建高斯混合學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練內(nèi)部分塊組,并計(jì)算分塊組平均值度量?jī)?nèi)部分組塊相似程度.然后,圍繞非局部塊進(jìn)行相似組塊搜索,每個(gè)相似組塊均算出最大平均值.最后,從輸電線路圖像中學(xué)習(xí)估計(jì)出非局部先驗(yàn)數(shù)值,內(nèi)部分組塊采取稀疏表達(dá)方式.

    在稀疏表示中,稀疏系數(shù)向量符合拉普拉斯分布.因此,加權(quán)處理稀疏系數(shù)向量α,以獲得權(quán)向量:

    (8)

    式中,c為常量;σ為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差.此過程中,需要引入自適應(yīng)正則項(xiàng)替代加權(quán)稀疏編碼模型最優(yōu)化項(xiàng)[9],并對(duì)先驗(yàn)指導(dǎo)模型訓(xùn)練中檢索分組塊進(jìn)行加權(quán)處理:

    W=exp(-με2),

    (9)

    式中,μ為正常數(shù),編碼殘差ε去除圖像噪聲[15].

    本文在高斯噪聲的抑制過程中,字典與正則化項(xiàng)由高斯混合算法訓(xùn)練獲得,而噪聲抑制的工作則由加權(quán)稀疏表達(dá)來完成.為了更好地抑制高斯噪聲,加權(quán)稀疏表達(dá)中的自適應(yīng)正則化項(xiàng)融合了圖像的先驗(yàn)知識(shí),通過訓(xùn)練得到互正交字典,自適應(yīng)地選出局部K-SVD字典.

    優(yōu)化權(quán)重矩陣W、編碼殘差ε的計(jì)算在K-SVD字典學(xué)習(xí)迭代過程中進(jìn)行.建立非局部正則化項(xiàng):

    (10)

    在模型(1)中圖像復(fù)原效果不明顯的原因在于:圖像內(nèi)部信息僅僅利用超完備字典進(jìn)行稀疏表達(dá),噪聲與圖像局部平滑方式相同.本文算法則受先驗(yàn)指導(dǎo)啟發(fā),融合K-SVD字典與非局部自相似性,對(duì)噪聲和缺陷對(duì)象采用不同的平滑方式構(gòu)建輸電線路圖像噪聲抑制模型對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原.對(duì)此,本文加大了采集圖像獲取先驗(yàn)知識(shí)的權(quán)重,而后將其作為正則化制約代入圖像噪聲抑制中,方法構(gòu)建如下:

    ?‖ω(α-τ)‖1).

    (11)

    上述方法在計(jì)算過程中可轉(zhuǎn)化為兩個(gè)層次的最優(yōu)化問題:

    (12)

    (13)

    表1 算法流程Tab.1 Algorithm flow

    (14)

    3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果

    本文將提出的去噪方法與目前較為常用的BM3D、傳統(tǒng)DCT字典、及給定超完備字典的K-SVD算法、改進(jìn)小波算法[19]、WNNM算法[20]進(jìn)行性能比較.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集由6種200余張圖像組成.其中,包括典型自然圖像Lena、Boat、Peppers等,以及輸電線路含有斷股、磨損、氣泡等典型現(xiàn)場(chǎng)捕獲圖像.高斯噪聲等級(jí)分為σ=10、25、50三組,樣本尺寸均為512×512,窗口尺寸為8×8.

    3.1 不同高斯噪聲等級(jí)的圖像去噪效果對(duì)比

    如圖1所示,高斯噪聲設(shè)置等級(jí)σ=10.在主觀視覺效果上,人物的頭發(fā)、帽檐相較其他算法具有更為清晰的紋理特征.采用工業(yè)輸電線路中斷股、磨損、氣泡圖像測(cè)試過程中,可以看出本文算法針對(duì)圖像細(xì)節(jié)方面有所改善,特殊紋理信息和邊界輪廓保留復(fù)原程度良好.

    (a)原圖;(b)加噪;(c)DCT去噪;(d)K-SVD去噪;(e)BM3D去噪;(f)小波算法;(g)WNNM算法;(h)本文算法圖1 σ=10時(shí)去噪效果對(duì)比Fig.1 Comparison of denoising effect when σ=10

    如圖2所示,高斯噪聲設(shè)置等級(jí)σ=25.從主觀視覺角度可知,相較于其它算法存在的邊界輪廓不清晰問題,本文算法具有較明顯的邊界復(fù)原效果,有效改善了噪聲與圖像局部細(xì)節(jié)平滑方式相同造成的細(xì)節(jié)模糊化問題.本文算法噪聲抑制后的圖像比另外五種更為清晰,高斯噪聲的抑制效果較為明顯.由表3中工業(yè)輸電線路缺陷圖像實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,改進(jìn)后的模型在PSNR性能指標(biāo)上與另外五種相比平均增加了1.52 dB左右.

    如圖3所示,高斯噪聲設(shè)置等級(jí)σ=50.自然圖像boat與線路磨損檢測(cè)圖像具有紋理細(xì)節(jié)顯著、邊緣輪廓清晰等特點(diǎn).而從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,本文算法能夠很好地適用于此類圖像中高斯噪聲抑制,保證邊緣和紋理細(xì)節(jié)的完整性,最大程度保留重要信息.同時(shí),從工業(yè)輸電線路斷股、磨損、氣泡等缺陷圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果可看出,其它算法在高噪聲下存在紋理模糊、邊緣缺失等問題.而本文算法解決了高噪聲下誤將圖像信息當(dāng)作噪聲處理的問題,邊緣和紋理復(fù)原較為明顯.

    3.2 圖像去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提出算法的去噪效果,選取峰值信噪比(PSNR)和結(jié)構(gòu)相似度(SSIM)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行比較,從客觀數(shù)據(jù)上比較分析所提出的算法性能,如表2和3所示.本文算法與性能最佳的比較算法在PSNR指標(biāo)上平均增長(zhǎng)了0.53~0.82 dB左右,SSIM指標(biāo)上也不相上下.

    (a)原圖;(b)加噪;(c)DCT去噪;(d)K-SVD去噪;(e)BM3D去噪;(f)改進(jìn)小波算法;(g)WNNM算法;(h)本文算法圖2 σ=25時(shí)去噪效果對(duì)比Fig.2 Comparison of denoising effect when σ=25

    (a)原圖;(b)加噪;(c)DCT去噪;(d)K-SVD去噪;(e)BM3D去噪;(f)小波算法;(g)WNNM算法;(h)本文算法圖3 σ=50時(shí)去噪效果對(duì)比Fig.3 Comparison of denoising effect when σ=50

    表2 自然圖像的各算法測(cè)試對(duì)比數(shù)據(jù)Tab.2 Natural image algorithms test and compare data

    綜上所述,當(dāng)含有高斯噪聲等級(jí)較高時(shí),提出的改進(jìn)算法重構(gòu)圖像的邊緣細(xì)節(jié)清晰,主觀視覺效果良好,能自適應(yīng)解決噪聲圖像平滑處特征模糊化以及將圖像信息當(dāng)作噪聲處理的問題.對(duì)三種典型缺陷去噪的PSNR值平均提高1.83 dB,SSIM值平均提高0.01.因此,本文算法能夠有效的應(yīng)用于含有不同高斯噪聲等級(jí)的工業(yè)輸電線路噪聲抑制場(chǎng)合中.

    4 結(jié)語(yǔ)

    針對(duì)工業(yè)輸電線路缺陷識(shí)別中存在的高斯噪聲干擾問題,本文提出了一種非局部自相似特性和加權(quán)稀疏表達(dá)相融合的噪聲去除算法.在算法構(gòu)建過程中,OMP算法迭代閾值選擇和終止條件遵循弱選擇特性.同時(shí)采用Bartlett檢驗(yàn)法刪除K-SVD字典原子庫(kù)中噪聲原子,并高效使用圖像非局部自相似性融入正則化約束相似性度量過程中,利用加權(quán)稀疏表達(dá)使算法具有更突出的復(fù)原效果.與典型去噪算法對(duì)比,該算法能最大限度地保留圖像邊緣細(xì)節(jié)和紋理信息等特征,去噪效果明顯.但在提升復(fù)原能力的同時(shí)加重了算法的復(fù)雜程度,未來將著重改善算法效率.

    猜你喜歡
    先驗(yàn)字典相似性
    開心字典
    家教世界(2023年28期)2023-11-14 10:13:50
    開心字典
    家教世界(2023年25期)2023-10-09 02:11:56
    一類上三角算子矩陣的相似性與酉相似性
    淺析當(dāng)代中西方繪畫的相似性
    基于無噪圖像塊先驗(yàn)的MRI低秩分解去噪算法研究
    基于自適應(yīng)塊組割先驗(yàn)的噪聲圖像超分辨率重建
    我是小字典
    正版字典
    讀者(2016年14期)2016-06-29 17:25:50
    低滲透黏土中氯離子彌散作用離心模擬相似性
    基于平滑先驗(yàn)法的被動(dòng)聲信號(hào)趨勢(shì)項(xiàng)消除
    日韩国内少妇激情av| 成年免费大片在线观看| 一区二区三区乱码不卡18| 国内揄拍国产精品人妻在线| 中文欧美无线码| 搡女人真爽免费视频火全软件| 久久国产乱子免费精品| 免费看a级黄色片| 国产黄色免费在线视频| 深夜a级毛片| 色吧在线观看| 男女国产视频网站| 久久综合国产亚洲精品| 国产成人a∨麻豆精品| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | h日本视频在线播放| 熟女电影av网| freevideosex欧美| 只有这里有精品99| 欧美精品国产亚洲| 18禁在线播放成人免费| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 色吧在线观看| 久久久精品94久久精品| 偷拍熟女少妇极品色| 一级二级三级毛片免费看| 天天躁日日操中文字幕| 毛片女人毛片| 亚洲av不卡在线观看| 国产色爽女视频免费观看| 国产在线男女| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 欧美成人一区二区免费高清观看| 国产黄片视频在线免费观看| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 中国国产av一级| 亚洲色图综合在线观看| 久久97久久精品| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 看十八女毛片水多多多| 夫妻性生交免费视频一级片| 欧美日韩综合久久久久久| 国产高清不卡午夜福利| 成人毛片a级毛片在线播放| 日韩欧美 国产精品| 欧美日韩视频精品一区| 国产真实伦视频高清在线观看| 看非洲黑人一级黄片| 最近最新中文字幕免费大全7| 国产美女午夜福利| 啦啦啦啦在线视频资源| 色视频www国产| 极品教师在线视频| 欧美xxxx性猛交bbbb| 熟女人妻精品中文字幕| 国产亚洲一区二区精品| 亚洲不卡免费看| 成人一区二区视频在线观看| 亚洲在久久综合| 熟女av电影| 久久久精品免费免费高清| 国产精品99久久久久久久久| 免费观看av网站的网址| 久久99精品国语久久久| 亚洲综合色惰| 亚州av有码| 欧美一区二区亚洲| 国产69精品久久久久777片| 国产精品不卡视频一区二区| 欧美日韩精品成人综合77777| 校园人妻丝袜中文字幕| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 欧美日韩视频精品一区| 精品久久久精品久久久| 成年女人在线观看亚洲视频 | 51国产日韩欧美| kizo精华| 视频区图区小说| 色播亚洲综合网| 欧美高清性xxxxhd video| 欧美最新免费一区二区三区| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 美女内射精品一级片tv| 天堂网av新在线| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 国产视频首页在线观看| 晚上一个人看的免费电影| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 26uuu在线亚洲综合色| 欧美激情在线99| 熟妇人妻不卡中文字幕| 日本黄大片高清| 精品久久国产蜜桃| 久久精品国产亚洲网站| 99久久九九国产精品国产免费| 偷拍熟女少妇极品色| 美女内射精品一级片tv| 日韩一区二区视频免费看| 中文字幕av成人在线电影| 精品一区在线观看国产| 久久久久久久大尺度免费视频| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 99久久精品热视频| 麻豆成人午夜福利视频| 亚洲,欧美,日韩| eeuss影院久久| 午夜免费鲁丝| 亚洲综合精品二区| 大话2 男鬼变身卡| 亚洲国产高清在线一区二区三| 成人黄色视频免费在线看| 一本色道久久久久久精品综合| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 一个人观看的视频www高清免费观看| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 亚洲欧美日韩无卡精品| 一级片'在线观看视频| 一二三四中文在线观看免费高清| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 婷婷色综合www| 国产亚洲av嫩草精品影院| 亚洲av不卡在线观看| 国产精品人妻久久久久久| 亚洲欧美精品自产自拍| av播播在线观看一区| 91久久精品国产一区二区三区| 又爽又黄无遮挡网站| 欧美激情久久久久久爽电影| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国产精品.久久久| 久久久久久久久大av| 亚洲四区av| 人妻 亚洲 视频| 2021天堂中文幕一二区在线观| 日本av手机在线免费观看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 99re6热这里在线精品视频| 黄片wwwwww| 插阴视频在线观看视频| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 男女下面进入的视频免费午夜| 春色校园在线视频观看| 国产伦在线观看视频一区| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 看黄色毛片网站| 黄片wwwwww| 2021少妇久久久久久久久久久| 国产成人午夜福利电影在线观看| 日本wwww免费看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产欧美日韩精品一区二区| av播播在线观看一区| 一区二区三区免费毛片| 国产精品不卡视频一区二区| 国产伦精品一区二区三区视频9| 午夜福利视频1000在线观看| 久久久欧美国产精品| 精品国产乱码久久久久久小说| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 久热这里只有精品99| 国产真实伦视频高清在线观看| 日韩欧美精品免费久久| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 各种免费的搞黄视频| 久久久久精品性色| 精品少妇黑人巨大在线播放| 国产成人精品婷婷| 亚洲不卡免费看| 91久久精品电影网| 久久韩国三级中文字幕| 成人一区二区视频在线观看| 日韩中字成人| 亚洲成人久久爱视频| 久久鲁丝午夜福利片| 我的女老师完整版在线观看| 干丝袜人妻中文字幕| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产成人福利小说| 亚洲图色成人| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 日韩视频在线欧美| 99久久精品热视频| 亚洲成人一二三区av| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 我要看日韩黄色一级片| 少妇丰满av| 国产精品嫩草影院av在线观看| 亚洲,欧美,日韩| 又大又黄又爽视频免费| 在线免费观看不下载黄p国产| 久久久久国产网址| 777米奇影视久久| 性色av一级| 夫妻性生交免费视频一级片| 午夜免费鲁丝| 少妇的逼水好多| 日韩精品有码人妻一区| 麻豆乱淫一区二区| 国产av码专区亚洲av| av一本久久久久| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产爱豆传媒在线观看| 精品久久久精品久久久| 国产毛片a区久久久久| 2018国产大陆天天弄谢| 亚洲国产精品国产精品| freevideosex欧美| 麻豆成人午夜福利视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 男女边吃奶边做爰视频| 国产色爽女视频免费观看| 亚洲自拍偷在线| 一本一本综合久久| .国产精品久久| 久久久精品94久久精品| 国产色爽女视频免费观看| 精品人妻视频免费看| 精品久久久精品久久久| 少妇高潮的动态图| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 国产日韩欧美亚洲二区| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 能在线免费看毛片的网站| 国产又色又爽无遮挡免| 精品午夜福利在线看| kizo精华| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产成人aa在线观看| 久久久久久久久久人人人人人人| 校园人妻丝袜中文字幕| 18+在线观看网站| 美女国产视频在线观看| 久久99热6这里只有精品| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 欧美zozozo另类| 99久久精品一区二区三区| 精品一区二区免费观看| 一级av片app| 身体一侧抽搐| 欧美成人一区二区免费高清观看| 国产成人精品福利久久| 免费大片18禁| 波多野结衣巨乳人妻| 一级毛片 在线播放| 国产精品伦人一区二区| 亚洲精品,欧美精品| 亚洲精品国产av成人精品| www.av在线官网国产| 国产精品.久久久| 少妇被粗大猛烈的视频| av国产精品久久久久影院| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲性久久影院| 欧美潮喷喷水| 日韩人妻高清精品专区| 激情五月婷婷亚洲| 成人二区视频| 国产黄片美女视频| 国产精品人妻久久久影院| 成年人午夜在线观看视频| 91精品一卡2卡3卡4卡| 成人黄色视频免费在线看| 国模一区二区三区四区视频| 久久久久久久亚洲中文字幕| 看非洲黑人一级黄片| 少妇熟女欧美另类| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 亚洲精品影视一区二区三区av| 欧美高清成人免费视频www| 各种免费的搞黄视频| 国产爽快片一区二区三区| 神马国产精品三级电影在线观看| 亚洲欧美一区二区三区国产| 日本黄大片高清| 国模一区二区三区四区视频| 亚洲成色77777| 天美传媒精品一区二区| a级一级毛片免费在线观看| 少妇人妻久久综合中文| 成年av动漫网址| 一区二区三区精品91| 久久久久网色| 寂寞人妻少妇视频99o| 亚洲国产精品成人综合色| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 99久久人妻综合| 亚洲成人精品中文字幕电影| 午夜爱爱视频在线播放| 麻豆久久精品国产亚洲av| 六月丁香七月| .国产精品久久| 亚洲色图综合在线观看| 看免费成人av毛片| 日韩成人av中文字幕在线观看| 人妻 亚洲 视频| 在线观看三级黄色| 成人综合一区亚洲| 久久久国产一区二区| 欧美高清性xxxxhd video| 久久国产乱子免费精品| a级毛色黄片| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 亚洲四区av| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 黄片无遮挡物在线观看| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产真实伦视频高清在线观看| 97精品久久久久久久久久精品| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产成人a∨麻豆精品| 不卡视频在线观看欧美| 天美传媒精品一区二区| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 欧美性感艳星| 久久亚洲国产成人精品v| 亚洲内射少妇av| 免费少妇av软件| av免费在线看不卡| av黄色大香蕉| 美女国产视频在线观看| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 亚洲av成人精品一二三区| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲真实伦在线观看| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| av网站免费在线观看视频| 日本一二三区视频观看| 日本黄大片高清| 99久久精品国产国产毛片| 人体艺术视频欧美日本| 最后的刺客免费高清国语| 99久久九九国产精品国产免费| 嫩草影院新地址| 中文资源天堂在线| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 少妇的逼水好多| 男女边吃奶边做爰视频| 国产成人午夜福利电影在线观看| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产精品人妻久久久久久| 激情五月婷婷亚洲| 尾随美女入室| 一级毛片久久久久久久久女| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 天美传媒精品一区二区| 大香蕉久久网| 性色avwww在线观看| h日本视频在线播放| 91久久精品国产一区二区成人| 一级毛片aaaaaa免费看小| 亚洲精品成人久久久久久| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 欧美日韩亚洲高清精品| 日韩精品有码人妻一区| 国产乱人偷精品视频| 亚洲美女视频黄频| 欧美成人午夜免费资源| 七月丁香在线播放| 亚洲在线观看片| 黑人高潮一二区| 老女人水多毛片| 久久久久久久久大av| videos熟女内射| 少妇人妻久久综合中文| 亚洲精品一区蜜桃| 精品国产乱码久久久久久小说| 成人亚洲精品av一区二区| av免费观看日本| 中文字幕制服av| 精华霜和精华液先用哪个| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| av国产免费在线观看| 亚洲av不卡在线观看| 少妇丰满av| 丝瓜视频免费看黄片| 精品一区二区免费观看| av在线老鸭窝| 久久人人爽人人爽人人片va| 午夜免费男女啪啪视频观看| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 一个人看视频在线观看www免费| 最近中文字幕高清免费大全6| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲国产精品成人综合色| 亚洲成色77777| 日韩欧美精品免费久久| 国产精品一区二区性色av| 久久久久精品性色| 久久99精品国语久久久| 亚洲av不卡在线观看| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 欧美高清性xxxxhd video| 国产精品久久久久久精品电影| 伊人久久国产一区二区| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 国产淫语在线视频| 成人特级av手机在线观看| 91精品一卡2卡3卡4卡| 在线观看美女被高潮喷水网站| 久久精品国产亚洲av涩爱| 嫩草影院新地址| 成年版毛片免费区| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 日本-黄色视频高清免费观看| 亚洲国产色片| 国产精品福利在线免费观看| 晚上一个人看的免费电影| 国产精品av视频在线免费观看| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国产精品久久久久久精品电影| 国产色爽女视频免费观看| 啦啦啦在线观看免费高清www| 日韩欧美一区视频在线观看 | 亚洲国产欧美在线一区| 久久这里有精品视频免费| 一级毛片电影观看| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲精品影视一区二区三区av| 国产av码专区亚洲av| 好男人在线观看高清免费视频| 欧美精品一区二区大全| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 午夜福利高清视频| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 一级爰片在线观看| 91久久精品电影网| 久久久久久久精品精品| 看免费成人av毛片| 亚洲欧美清纯卡通| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产v大片淫在线免费观看| 精品国产乱码久久久久久小说| 日日啪夜夜爽| 一级片'在线观看视频| 欧美高清成人免费视频www| 免费观看性生交大片5| 网址你懂的国产日韩在线| 最近手机中文字幕大全| 国产永久视频网站| 又爽又黄无遮挡网站| 草草在线视频免费看| 国产成人a区在线观看| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 黄色一级大片看看| 99久国产av精品国产电影| 91久久精品电影网| 亚洲精品456在线播放app| 最新中文字幕久久久久| 黄色欧美视频在线观看| 18禁在线播放成人免费| 国产精品一区二区在线观看99| 男插女下体视频免费在线播放| 麻豆久久精品国产亚洲av| 国产精品国产三级国产专区5o| 精品国产乱码久久久久久小说| 亚洲天堂国产精品一区在线| 精品久久久久久久久av| 伦精品一区二区三区| 亚洲高清免费不卡视频| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产视频内射| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 国产成人a区在线观看| 亚洲精品国产成人久久av| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 精品久久久久久久末码| 国产爱豆传媒在线观看| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲av.av天堂| 欧美潮喷喷水| 国产高清有码在线观看视频| 国产熟女欧美一区二区| 黄色视频在线播放观看不卡| 国产真实伦视频高清在线观看| 日日啪夜夜爽| 97在线视频观看| 欧美激情国产日韩精品一区| 亚洲综合精品二区| 2022亚洲国产成人精品| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 欧美少妇被猛烈插入视频| 内射极品少妇av片p| 性色avwww在线观看| 亚洲精品自拍成人| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 亚洲欧美成人精品一区二区| 一区二区三区免费毛片| 午夜日本视频在线| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 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 | 亚洲精品亚洲一区二区| 亚洲精品国产av蜜桃| 97超视频在线观看视频| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 欧美成人a在线观看| 男的添女的下面高潮视频| 极品教师在线视频| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 久久久久久久久久成人| 亚洲va在线va天堂va国产| 久久久午夜欧美精品| 久久精品国产a三级三级三级| 麻豆国产97在线/欧美| 亚洲国产日韩一区二区| 国产老妇伦熟女老妇高清| 国产精品成人在线| 丝袜喷水一区| 听说在线观看完整版免费高清| 国产高清不卡午夜福利| 久久人人爽人人片av| 久久久成人免费电影| 亚洲人成网站在线观看播放| 色播亚洲综合网| av网站免费在线观看视频| 欧美极品一区二区三区四区| 精品久久久久久久久av| 白带黄色成豆腐渣| 简卡轻食公司| 成人国产麻豆网| 久久久精品免费免费高清| 色播亚洲综合网| 在线观看av片永久免费下载| 中文字幕亚洲精品专区| 大片电影免费在线观看免费| 十八禁网站网址无遮挡 | videossex国产| 久久久午夜欧美精品| av黄色大香蕉| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 国产亚洲91精品色在线| 99re6热这里在线精品视频| 亚洲四区av| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 精品久久久噜噜| 一区二区三区四区激情视频| 身体一侧抽搐| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 日韩亚洲欧美综合| 国产 一区精品| 国产成人精品一,二区| 午夜免费鲁丝| 午夜福利网站1000一区二区三区| 国产精品久久久久久久久免| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 免费大片黄手机在线观看| 好男人在线观看高清免费视频| 黄片wwwwww| 久久久精品免费免费高清| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 国产黄色免费在线视频| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 深爱激情五月婷婷| 成年女人看的毛片在线观看| 晚上一个人看的免费电影| 亚洲av男天堂| 特级一级黄色大片| av女优亚洲男人天堂| 又大又黄又爽视频免费| 欧美高清成人免费视频www| 国产在视频线精品| 亚洲自拍偷在线| 国产日韩欧美亚洲二区| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产精品一区二区性色av| 亚洲人成网站在线播| 国产亚洲最大av| 亚洲成人av在线免费| 日韩一区二区三区影片| 国产成年人精品一区二区| 黄色配什么色好看| 午夜激情福利司机影院| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频 | 亚洲va在线va天堂va国产| 深夜a级毛片| 成年女人在线观看亚洲视频 | 91午夜精品亚洲一区二区三区| av在线app专区| 嫩草影院新地址| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 涩涩av久久男人的天堂| 亚洲精品久久午夜乱码| 边亲边吃奶的免费视频| 久久久久久久久久久丰满| 在线观看国产h片| 日本免费在线观看一区| 99热这里只有是精品在线观看| 在线观看三级黄色| 亚洲经典国产精华液单| 久久精品国产亚洲网站| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 成人亚洲精品一区在线观看 | 亚洲av在线观看美女高潮| 国产综合精华液| 精品人妻偷拍中文字幕| 国产 一区 欧美 日韩| 欧美激情在线99| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 国产免费又黄又爽又色| av卡一久久| 久久99精品国语久久久| 国产探花在线观看一区二区| 欧美成人一区二区免费高清观看| 精品人妻视频免费看| 赤兔流量卡办理| 最近手机中文字幕大全| 久久久久精品久久久久真实原创| 亚洲国产精品999|