• <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 ?

    基于隨機(jī)森林和超像素分割優(yōu)化的車載紅外圖像彩色化算法

    2015-04-02 06:16:51沈振一孫韶媛侯俊杰趙海濤
    紅外技術(shù) 2015年12期
    關(guān)鍵詞:分類

    沈振一,孫韶媛,侯俊杰,趙海濤

    ?

    基于隨機(jī)森林和超像素分割優(yōu)化的車載紅外圖像彩色化算法

    沈振一1,2,孫韶媛1,2,侯俊杰1,2,趙海濤3

    (1. 東華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,上海 201620;2. 東華大學(xué) 數(shù)字化紡織服裝技術(shù)教育部工程研究中心,上海 201620;3. 華東理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,上海 200237)

    為了將紅外圖像中所包含的信息更加友好、直觀地呈現(xiàn)給用戶,改善用戶對(duì)于紅外圖像的理解效果,針對(duì)車載紅外圖像的特點(diǎn),提出了一種基于隨機(jī)森林分類器和超像素分割算法相結(jié)合的車載紅外圖像彩色化算法。首先對(duì)原圖的各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行特征提取,然后訓(xùn)練隨機(jī)森林分類器,使它能夠?qū)Υ郎y(cè)試圖像的各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行正確的分類。再使用超像素分割與直方圖統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法對(duì)分類結(jié)果圖像進(jìn)行優(yōu)化。最后將優(yōu)化后的分類結(jié)果圖像轉(zhuǎn)換到HSV色彩空間進(jìn)行對(duì)應(yīng)的色彩傳遞。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠在很好的對(duì)紅外圖像進(jìn)行彩色化處理的同時(shí),保證色彩傳遞的正確性和實(shí)時(shí)性。

    車載紅外圖像;圖像彩色化;隨機(jī)森林;超像素分割

    0 引言

    紅外圖像的主要研究?jī)?nèi)容包括目標(biāo)檢測(cè)[1-2]、深度估計(jì)[3]、彩色化[4]等。近年來(lái)隨著圖像彩色化研究的不斷深入,如基于標(biāo)簽轉(zhuǎn)移算法的圖像分類彩色化技術(shù)[5]和分層分割技術(shù)[6]以及使用局部特征描述符和條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)相結(jié)合的圖像分類彩色化技術(shù)[7]。但在紅外圖像彩色化研究的領(lǐng)域中,主要依然停留在基于圖像分割基礎(chǔ)上的紅外圖像彩色化算法[8],導(dǎo)致最終的彩色化結(jié)果過(guò)分依賴于圖像分割的結(jié)果?;跇?biāo)簽轉(zhuǎn)移的彩色化算法則需要建立大量匹配圖像庫(kù),且隨著庫(kù)中的圖像增多,算法進(jìn)行圖像匹配所花費(fèi)的時(shí)間也越多。

    本文提出了一種基于隨機(jī)森林和超像素分割優(yōu)化的紅外圖像彩色化算法,該算法具有輸出結(jié)果穩(wěn)定,實(shí)時(shí)性能優(yōu)越等特點(diǎn),避免了基于分割算法中只要出現(xiàn)分割錯(cuò)誤而出現(xiàn)大面積的色彩錯(cuò)誤傳遞的問(wèn)題。首先需要對(duì)樣本圖像進(jìn)行特征提取,并對(duì)隨機(jī)森林分類器進(jìn)行訓(xùn)練。將訓(xùn)練好的上述分類器用于對(duì)測(cè)試圖像像素點(diǎn)的分類,根據(jù)圖像的特點(diǎn)分類器將像素點(diǎn)分成天空、地面和樹(shù)木3個(gè)類別。由于在分類器輸出的結(jié)果中存在很少部分的像素點(diǎn)被錯(cuò)誤分類的情況,從而出現(xiàn)分類輸出結(jié)果不連續(xù)的現(xiàn)象。需要對(duì)分類器的輸出結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,去除那些被錯(cuò)誤分類的像素點(diǎn)。將最終分類圖像的色彩空間轉(zhuǎn)為HSV空間,根據(jù)對(duì)應(yīng)的分類賦予對(duì)應(yīng)的色調(diào),并將原圖像的灰度值轉(zhuǎn)為最終彩色圖像的層的值。

    1 隨機(jī)森林及特征提取

    1.1 隨機(jī)森林算法

    隨機(jī)森林算法由Leo Breiman[9]和Adele Cutler[10]提出,其實(shí)質(zhì)是一個(gè)包含多個(gè)決策樹(shù)的分類器?;贐ootstrap方法的重采樣,產(chǎn)生多個(gè)訓(xùn)練集。隨機(jī)森林算法在構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)采用了隨機(jī)選取分裂屬性集的方法。當(dāng)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)入隨機(jī)森林時(shí),即讓每一棵決策樹(shù)進(jìn)行分類,最后取所有決策樹(shù)中分類結(jié)果最多的那類為最終的結(jié)果。

    1.2 基于Law’s掩膜的多尺度特征提取

    對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)而言,需要計(jì)算一系列的特征值來(lái)捕捉每個(gè)像素及其周邊一定范圍內(nèi)的像素所蘊(yùn)含的視覺(jué)特征,同時(shí)需要對(duì)還需要結(jié)合該像素點(diǎn)的位置信息等。借鑒于文獻(xiàn)[11-12]中的特征提取方法,使用Law’s掩膜對(duì)圖像進(jìn)行3個(gè)尺度的特征提取,其特征如圖1所示。

    圖1 Law’s掩膜

    圖2即為L(zhǎng)aw’s特征掩膜,在特征提取時(shí)使用Law’s掩膜分別在上述訓(xùn)練圖像的3個(gè)不同尺度上進(jìn)行卷積,輸出結(jié)果為F(,),=1,2,…,9。定義每個(gè)超像素塊上的紋理能量如下式:

    其中,當(dāng)=2,4時(shí)的E()分別代表了像素紋理的能量和峰度特性。因此每個(gè)像素有9×3×2=54個(gè)特征,最后再結(jié)合像素點(diǎn)上的、位置信息,那么對(duì)于每個(gè)像素提取了一個(gè)56維的特征與之對(duì)應(yīng)。

    2 超像素分割和直方圖統(tǒng)計(jì)優(yōu)化算法

    由于隨機(jī)森林的輸出結(jié)果圖中包含了部分不連續(xù)的錯(cuò)誤分類的點(diǎn),所以本文使用超像素分割對(duì)原始的分類圖進(jìn)行分割,分割成超像素塊。再對(duì)超像素塊內(nèi)部進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)。在超像素內(nèi)部統(tǒng)計(jì)到的分類屬性最多的那一類,最終標(biāo)記為超像素所在的最終分類。

    2.1 SLIC超像素分割

    SLIC超像素分割由Radhakrishna Achanta等人[12-14]提出,與其它超像素分割算法[15-16]相比,該算法分割速度快、內(nèi)存使用效率高、算法效果好,非常適合對(duì)于車載紅外圖像的優(yōu)化處理。具體生成超像素算法如下:

    2)在每個(gè)超像素中心位置的2范圍內(nèi)計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)到中心的距離。其距離計(jì)算公式如下式:

    式中:c為色彩上距離;s為空間距離;用來(lái)調(diào)整c和s之間的比例關(guān)系。

    3)每一個(gè)像素點(diǎn)都被歸為與它距離¢最小的類別。重新計(jì)算每個(gè)超像素的中心位置,重復(fù)步驟2)。

    2.2 超像素內(nèi)部分類結(jié)果直方圖統(tǒng)計(jì)

    為了去除隨機(jī)森林分類結(jié)果中存在部分像素點(diǎn)錯(cuò)誤分類的情況,增強(qiáng)像素點(diǎn)之間分類結(jié)果的連續(xù)性。在超像素分割之后,在超像素內(nèi)部使用直方圖統(tǒng)計(jì),整個(gè)超像素的所屬分類結(jié)果將被標(biāo)記為統(tǒng)計(jì)結(jié)果中出現(xiàn)頻率最大的類別。若天空、地面、樹(shù)林和行人的所屬分類分別用數(shù)值0~3表示,超像素中包含某種分類結(jié)果的數(shù)量用()(?0,1,2,3),某超像素塊所屬分類用Sup表示那么超像素直方圖統(tǒng)計(jì)公式如下所示:

    ()=max(),?0,1,2,3Sup=(3)

    3 紅外圖像彩色化算法

    首先創(chuàng)建和原始圖像大小一致的RGB圖像,將圖像的色彩空間轉(zhuǎn)換至HSV色彩空間。設(shè)1=max{,,},2=min{,,},RGB轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間公式如下式:

    式中:為彩色圖像的色調(diào)層;為彩色圖像的飽和度層;為彩色圖像的亮度層。在彩色化中根據(jù)先驗(yàn)知識(shí),根據(jù)最終優(yōu)化后的分類輸出的分類結(jié)果,將對(duì)應(yīng)的色調(diào)和飽和度賦予對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn),其取值范圍均為0~1之間。

    本文選用在自然界中最常用的天空、樹(shù)木、道路的色調(diào),并且將行人作為重要的目標(biāo)物用紅色予以警示。如天空的色調(diào)值為0.55,樹(shù)木的色調(diào)為0.32,道路的色調(diào)為0.09,對(duì)應(yīng)的飽和度都為0.65,行人的色調(diào)值為0.016,飽和度值為0.92。關(guān)于色調(diào)與飽和度的取值可以有多種,彩色化后可以根據(jù)用戶的視覺(jué)習(xí)慣相應(yīng)調(diào)整。色調(diào)、飽和度亮度值如表1所示。

    表1 彩色化色調(diào)、飽和度亮度值選用

    由于紅外圖像主要為亮度信息,因此需要在彩色化后的圖像中保留這一至關(guān)重要的信息,因此將原紅外圖像的亮度值賦予給最終彩色化后的圖像的層。使得最終彩色化后的圖像保留了紅外圖像的原始信息。

    4 實(shí)驗(yàn)步驟及結(jié)果分析

    4.1 算法步驟總結(jié)

    1)特征提取并訓(xùn)練隨機(jī)森林分類器。

    2)測(cè)試圖片輸入訓(xùn)練好的隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類,獲得分類結(jié)果圖。由于隨機(jī)森林分類器分類輸出的結(jié)果只是根據(jù)局部像素點(diǎn)周圍的特征進(jìn)行分類,而局部特征缺少了對(duì)整個(gè)圖像全局信息和梯度變化等信息的把握,因而有必要引入超像素分割來(lái)從全局角度對(duì)圖像進(jìn)行處理。

    3)對(duì)分類結(jié)果圖進(jìn)行超像素分割,將局部的像素點(diǎn)聚類成超像素塊,進(jìn)而對(duì)超像素塊進(jìn)行處理,并在超像素內(nèi)部進(jìn)行直方圖結(jié)果統(tǒng)計(jì),最終確定超像素塊的所屬分類。

    4)將色彩空間轉(zhuǎn)為HSV空間,根據(jù)對(duì)應(yīng)的分類賦予對(duì)應(yīng)的色調(diào),并將原圖像的灰度值轉(zhuǎn)為最終彩色圖像的層的值。

    算法流程圖如圖2所示。

    圖2 算法流程框圖

    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    本文所使用的訓(xùn)練圖像的尺寸大小為344×132像素,去除邊后所使用的尺寸大小為340×128像素。本實(shí)驗(yàn)使用8幅圖像作為訓(xùn)練圖像,700幅圖像為測(cè)試圖像。訓(xùn)練用的8幅樣本圖像和對(duì)應(yīng)的分類圖像構(gòu)成了最原始的訓(xùn)練集。訓(xùn)練所使用的圖像的3個(gè)不同尺度的圖像與對(duì)應(yīng)像素分類圖如圖3所示。

    圖3(a)~(c)分別為訓(xùn)練圖的3個(gè)不同尺度,不同尺度上的圖像包含的信息不同,尺度較小時(shí)包含的信息更加趨向于全局信息,大尺度則包含的局部信息更加豐富。(a)為圖像的原始尺度,圖像(b)為原始圖像在橫縱坐標(biāo)上按照2:1的比例采樣,采樣后再經(jīng)過(guò)縮放處理,所以(a)與(b)擁有相同的圖像尺寸,但尺度減小了1/4。同理圖像(c)在圖像(b)的基礎(chǔ)上進(jìn)行2:1采樣,在圖(b)的基礎(chǔ)上縮小了1/4。訓(xùn)練用的8幅樣本圖像和對(duì)應(yīng)的分類圖像構(gòu)成了最原始的訓(xùn)練集,如圖3(d)所示。

    圖3 訓(xùn)練用圖的3個(gè)不同尺度與分類圖

    將原始圖像中的像素通過(guò)人工標(biāo)定的方式得到如圖3(d)為訓(xùn)練圖像所對(duì)應(yīng)的分類圖。根據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)將原始圖像的像素分類為不同的類別。對(duì)于圖像中像素的分的種類不同可以用不同的數(shù)字量表示,由于是灰度圖像因此每個(gè)像素點(diǎn)最多可以分出256種類別的分類。但是由于紅外圖像的分辨率和所包含的顏色信息不充分,所以分類的種類數(shù)目受到限制。

    本文將訓(xùn)練圖像的像素點(diǎn)分成天空、樹(shù)木、道路、和行人4個(gè)類別,每一個(gè)像素點(diǎn)的特征向量輸入隨機(jī)森林分類器后都將歸為上述類別中的一種。在訓(xùn)練圖中將對(duì)應(yīng)的類別量化處理,將天空像素分類用數(shù)值0表示、樹(shù)木像素分類用100表示、道路像素分類用200表示、行人目標(biāo)用像素值255表示。

    在原始的訓(xùn)練圖像上進(jìn)行特征提取,詳細(xì)方法如1.2節(jié)中所述。根據(jù)1.2可知,每個(gè)像素均有一個(gè)56維的特征向量代表該像素點(diǎn)與其周圍一定范圍內(nèi)圖像的特征。

    將700幅測(cè)試圖像輸入隨機(jī)森林分類器中,根據(jù)所有的700幅原始圖像中選擇典型的9個(gè)場(chǎng)景作為示例,并且依照?qǐng)鼍暗臅r(shí)間順序排序。如圖4中第1行所示即為從車載紅外視頻中選取的原始圖像。如圖4中第2行所示為原始圖像經(jīng)過(guò)訓(xùn)練完畢的隨機(jī)森林分類器處理后輸出的分類圖像,通過(guò)分類器輸出后原始圖像中的每一像素都被標(biāo)記為對(duì)應(yīng)的所屬類別。

    超像素分割算法對(duì)分類器輸出的圖像進(jìn)行分割并在超像素塊內(nèi)進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)。優(yōu)化結(jié)果如圖4中第3行所示,圖像通過(guò)超像素分割與超像素內(nèi)部直方圖統(tǒng)計(jì)優(yōu)化之后去除了那些不連續(xù)的錯(cuò)誤分類的像素點(diǎn),增強(qiáng)了分類圖像的連續(xù)性。本文中由于紅外圖像的原始尺寸僅有340×128像素,所以若將超像素初始邊長(zhǎng)參數(shù)設(shè)置過(guò)小則無(wú)法去除噪點(diǎn),同樣若參數(shù)的設(shè)置過(guò)大則可能會(huì)造成分割后超像素塊過(guò)大的問(wèn)題,所以通過(guò)計(jì)算邊界準(zhǔn)確率來(lái)確定參數(shù)的最優(yōu)值[14]。本文中將初始的超像素邊長(zhǎng)大小值為=10,即初始超像素塊中包含10×10=100個(gè)像素點(diǎn)。

    最終將優(yōu)化的結(jié)果圖像進(jìn)行彩色化處理最終的效果圖如圖4第4行所示,原始的車載紅外圖像根據(jù)對(duì)應(yīng)的分類賦予對(duì)應(yīng)的色彩。

    4.3 算法效果對(duì)比分析

    本文算法與基于Fisher評(píng)價(jià)函數(shù)的多閾值紅外圖像分割彩色化算法[8]進(jìn)行比較,結(jié)果如圖5所示。

    由于像素點(diǎn)的錯(cuò)誤分類率將直接影響彩色化的效果,設(shè)定當(dāng)錯(cuò)誤分類像素占圖像所有像素?cái)?shù)目5%以上的情況為錯(cuò)誤的像素點(diǎn)超過(guò)閾值,因而不適合彩色化。因此分別通過(guò)統(tǒng)計(jì)700幅圖像中發(fā)生的錯(cuò)誤分類的像素點(diǎn)的數(shù)目若小于5%則可以進(jìn)行彩色化。達(dá)到彩色化要求的圖像的比例如表2所示。

    由于基于Fisher評(píng)價(jià)函數(shù)的多閾值圖像分割彩色化算法,其最后彩色化結(jié)果嚴(yán)重依賴于分割的正確率,若分割錯(cuò)誤則將產(chǎn)生大片的錯(cuò)誤分類的像素,導(dǎo)致最后彩色化結(jié)果出現(xiàn)大面積的對(duì)應(yīng)像素的色調(diào)不正確,如地面出現(xiàn)了天空的色調(diào)。而文本的算法基于像素級(jí)別的分類,錯(cuò)誤的分類只會(huì)影響該像素,而不會(huì)導(dǎo)致其周圍的像素出現(xiàn)問(wèn)題。再結(jié)合超像素分割和直方圖統(tǒng)計(jì)算法,將進(jìn)一步有效的遏制錯(cuò)誤像素錯(cuò)誤分類的情況,進(jìn)而使得最終的紅外圖像的彩色化更加準(zhǔn)確。

    在實(shí)時(shí)性能方面,基于雙核I5-3470CPU和8GB內(nèi)存,本算法處理每一幀圖像的耗時(shí)大約為1.5~1.7s。

    5 結(jié)語(yǔ)

    本文對(duì)于車載紅外圖像彩色化提出了一種新的算法,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該算法對(duì)紅外圖像進(jìn)行彩色化處理的同時(shí)保證了色彩傳遞的正確性和實(shí)時(shí)性。由于紅外圖像的紋理信息較為單一,且只有亮度信息,所以目前階段對(duì)于車載紅外圖像的場(chǎng)景比較簡(jiǎn)單的情況進(jìn)行分類。且分類的種類比較單一,后續(xù)將對(duì)車載紅外圖像彩色化做進(jìn)一步的研究。

    Fig.4 The results of the experiment

    圖5 彩色化算法效果對(duì)比

    Fig.5 Comparison of the algorithm results

    表2 分類錯(cuò)誤像素小于5%的比例

    [1] 孫寧, 翟尚禮, 趙春光. 掃描型紅外圖像實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)研究[J]. 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào), 2011(4): 600-605.

    Sun Ning, Zhai Shangli, Zhao Chunguang. Studies on real-time target detection of scanning infrared images[J]., 2011(4): 600-605.

    [2] 王艷, 鮑建躍, 林曉春, 等. 基于FPGA的紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)[J]. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2003(5): 403-407.

    Wang Yan, Bao Jianyue, Lin Xiaochun, et al. Infrared image target detection based on FPGA[J]., 2003(5): 403-407.

    [3] 孫韶媛, 李琳娜, 趙海濤. 采用KPCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單目車載紅外圖像深度估計(jì)[J]. 紅外與激光工程2013, 42(9): 2348-2352.

    Sun Shaoyuan, Li Linna, Zhao Haitao. Depth estimation from monocular vehicle infrared images based on KPCA and BP neural network[J]., 2013, 42(9): 2348-2352.

    [4] 鄒芳喻, 孫韶媛, 席林, 等. 具有深度視覺(jué)感的車載紅外圖像彩色化方法[J]. 激光與光電子學(xué)進(jìn)展, 2013, 50(1): 106-112.

    Zou Fangyu, Sun Shaoyuan, Xi Lin, et al. Color stereo vision method of vehicular infrared images with depth perception[J]., 2013, 50(1): 106-112.

    [5] Ce Liu, Yuen, J: Nonparametric Scene Parsing via Label Transfer[J]., 2011, 33 (12): 2368-2382.

    [6] Yang Y, Hallman S, Ramanan D. Layered object models for image segmentation[J]., 2012, 34(9): 1731-43.

    [7] Yang Yiqing, Li Zhouyuan, Zhang Li. Local label descriptor for example based semantic image labeling[C]//, 2012, 7578: 361-375.

    [8] 代中華, 孫韶媛, 許真, 等. 一種車載紅外視頻彩色化算法[J]. 紅外技術(shù), 2010, 32(10): 0595-0600.

    Dai Zhonghua, Sun Shaoyuan, Xu Zhen, et al. A colorization algorithm for vehicle infrared vehicle infrared video[J]., 2010, 32(10): 0595-0600.

    [9] Breiman L. Random forests[J]., 2001, 45(1):5-32.

    [10] Andy L, Matthew W. Classification and regression by random forest[J]., 2002, 2(3):18-22.

    [11] Saxena A, Sun M, Aanrew Y Ng. Learning 3-D scene structure from a single still image[C]//11, 2007: 1-8.

    [12] Saxena A, Sun M, Aanrew Y Ng. Make 3D: Learning 3-D scene structure from a single still image[J]., 2009, 31(5): 820-840.

    [13] 王春瑤, 陳俊周, 李煒. 超像素分割算法研究綜述[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究, 2014, 31(1): 0006-0012.

    Wang Chunyao, Chen Junzhou, Li Wei. Review on superpixel segmentation algorithms[J]., 2014, 31(1): 0006-0012.

    [14] Achanta R, Shaji A, Smith K, et al. SLIC Superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods[J]., 2012, 34(11): 2274-2282.

    [15] Felzenszwalb P F, Huttenlocher D P. Efficient graph-based image segmentation[J]., 2004, 59(2): 167-181.

    [16] Liu M Y, Tuzel O, Ramalingam, et al.Entropy rate superpixel segmentation[C]//, 2011: 2097-2104.

    The Vehicle Infrared Image Colorization Algorithm Based on Random Forest and Superpixel Segmentation

    SHEN Zhen-yi1,2,SUN Shao-yuan1,2,HOU Jun-jie1,2,ZHAO Hai-tao3

    (1.,,201620,;2.,,,201620,;3.,,200237,)

    In order to improve the effect of the information contained in the infrared image which makes the infrared image much more friendly and intuitive to users. According to the characteristics of the vehicular infrared image, this paper proposes a vehicular infrared image colorization algorithm, which is combined of random forest classifier and superpixel segmentation algorithm. Firstly this method extracts the original characteristic of each pixel, and then trains the random forest classifier which can make sure that each test image classified correctly. Secondly it can use the combination of superpixel segmentation and histogram statistics to optimize the classification results. Finally it can convert the optimization of classification result images to HSV color space and do the corresponding color transfer. The experiments prove that this method can be very good in dealing with infrared image colorization, and at the same time, it can ensure the accuracy and timeliness of color transfer.

    vehicular infrared image,image colorization,random forest,superpixel segmentation

    TN219

    A

    1001-8891(2015)12-1041-06

    2015-05-11;

    2015-07-15.

    沈振一(1990-),男,浙江嘉興人,碩士研究生,研究方向?yàn)榧t外圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)。E-mail:szy1900@qq.com。

    孫韶媛,女,副教授。E-mail:shysun@dhu.edu.cn。

    國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目,編號(hào):61072090,61205017,61375007。

    猜你喜歡
    分類
    2021年本刊分類總目錄
    分類算一算
    垃圾分類的困惑你有嗎
    大眾健康(2021年6期)2021-06-08 19:30:06
    星星的分類
    我給資源分分類
    垃圾分類,你準(zhǔn)備好了嗎
    分類討論求坐標(biāo)
    數(shù)據(jù)分析中的分類討論
    按需分類
    教你一招:數(shù)的分類
    免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 直男gayav资源| 国产成人午夜福利电影在线观看| 亚洲av国产av综合av卡| 搡老乐熟女国产| 大香蕉久久网| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 激情 狠狠 欧美| 水蜜桃什么品种好| 午夜免费男女啪啪视频观看| 交换朋友夫妻互换小说| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 久久久久网色| 国产日韩欧美在线精品| 在线看a的网站| 最近最新中文字幕免费大全7| 国精品久久久久久国模美| 秋霞在线观看毛片| 尾随美女入室| 一区在线观看完整版| 免费大片18禁| 国产精品伦人一区二区| 黄色配什么色好看| 亚洲美女视频黄频| 美女内射精品一级片tv| 晚上一个人看的免费电影| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 欧美精品一区二区免费开放| 久久ye,这里只有精品| 乱系列少妇在线播放| 精品一区二区三卡| av网站免费在线观看视频| av又黄又爽大尺度在线免费看| 午夜老司机福利剧场| 99热这里只有精品一区| 久久久久久久久久人人人人人人| 久久久久久久久大av| 六月丁香七月| 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产精品久久久久久久电影| 国产成人精品婷婷| 五月天丁香电影| 在线观看一区二区三区激情| 久久热精品热| 2018国产大陆天天弄谢| 国产精品99久久99久久久不卡 | 国产成人a∨麻豆精品| 中文字幕制服av| 国产伦理片在线播放av一区| 看免费成人av毛片| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 久久国产亚洲av麻豆专区| 如何舔出高潮| 国产高清不卡午夜福利| 精品午夜福利在线看| 国产亚洲精品久久久com| av黄色大香蕉| 高清黄色对白视频在线免费看 | 麻豆成人午夜福利视频| 秋霞伦理黄片| 免费观看av网站的网址| 91aial.com中文字幕在线观看| 国产精品三级大全| 色婷婷久久久亚洲欧美| 久久精品国产a三级三级三级| 国产精品不卡视频一区二区| 欧美精品一区二区大全| 美女国产视频在线观看| 最近中文字幕高清免费大全6| a 毛片基地| 熟妇人妻不卡中文字幕| 国产又色又爽无遮挡免| 1000部很黄的大片| 少妇人妻 视频| 一级片'在线观看视频| 国产精品女同一区二区软件| av卡一久久| 三级国产精品片| 久久这里有精品视频免费| 亚洲国产高清在线一区二区三| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 精品一区二区免费观看| 麻豆国产97在线/欧美| 国产成人a∨麻豆精品| 国产老妇伦熟女老妇高清| 亚洲精品国产av蜜桃| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 成人二区视频| 日韩视频在线欧美| 日本黄色日本黄色录像| 成人毛片60女人毛片免费| 亚洲欧美日韩无卡精品| 最近最新中文字幕免费大全7| 18禁在线播放成人免费| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 中文天堂在线官网| 少妇人妻 视频| 国产精品精品国产色婷婷| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 欧美高清性xxxxhd video| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 大话2 男鬼变身卡| 亚洲精品国产色婷婷电影| 免费在线观看成人毛片| 久久久久久久久久久免费av| 久久久国产一区二区| 少妇 在线观看| 亚洲无线观看免费| 少妇人妻久久综合中文| 国产精品99久久99久久久不卡 | 一级毛片aaaaaa免费看小| 男女边摸边吃奶| 在线观看美女被高潮喷水网站| 国产精品久久久久久久久免| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 欧美3d第一页| 99精国产麻豆久久婷婷| 久久ye,这里只有精品| 一级av片app| 97热精品久久久久久| 特大巨黑吊av在线直播| 黄色日韩在线| 97在线视频观看| 日本黄色片子视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 久久6这里有精品| 国产久久久一区二区三区| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 中国国产av一级| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 波野结衣二区三区在线| 国产男女内射视频| 久久久久久久国产电影| 久久热精品热| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 蜜桃在线观看..| 欧美日韩视频精品一区| 国产精品久久久久成人av| av专区在线播放| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 免费观看性生交大片5| 老熟女久久久| 我的老师免费观看完整版| 91久久精品国产一区二区三区| 男人狂女人下面高潮的视频| 国产成人精品久久久久久| 欧美国产精品一级二级三级 | 久久鲁丝午夜福利片| 亚洲国产av新网站| 秋霞在线观看毛片| 全区人妻精品视频| 天堂8中文在线网| 欧美成人午夜免费资源| 日韩一本色道免费dvd| 久久精品久久精品一区二区三区| 精品一区二区三卡| 在线观看免费日韩欧美大片 | 少妇裸体淫交视频免费看高清| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 日韩视频在线欧美| 久久久久精品久久久久真实原创| 99久国产av精品国产电影| 亚洲人成网站在线观看播放| 亚洲成人中文字幕在线播放| 99久久精品国产国产毛片| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲伊人久久精品综合| 啦啦啦啦在线视频资源| 欧美xxⅹ黑人| av国产精品久久久久影院| 乱码一卡2卡4卡精品| 日韩一本色道免费dvd| av国产精品久久久久影院| 丝瓜视频免费看黄片| 精品酒店卫生间| 亚洲自偷自拍三级| 青春草国产在线视频| 免费av不卡在线播放| 夫妻午夜视频| 国产大屁股一区二区在线视频| 亚洲一区二区三区欧美精品| 最近中文字幕高清免费大全6| 国产美女午夜福利| 欧美激情国产日韩精品一区| 日韩中字成人| 嫩草影院入口| 国产精品不卡视频一区二区| 久久久成人免费电影| 国产成人aa在线观看| 在线观看免费视频网站a站| av播播在线观看一区| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 成人综合一区亚洲| 精品久久久久久电影网| 热re99久久精品国产66热6| h日本视频在线播放| 亚洲内射少妇av| 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲精品视频女| 国产成人a∨麻豆精品| 午夜免费观看性视频| 婷婷色综合大香蕉| 我要看黄色一级片免费的| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 黄片无遮挡物在线观看| 免费观看的影片在线观看| 中国美白少妇内射xxxbb| 搡女人真爽免费视频火全软件| 国产精品一区www在线观看| 看免费成人av毛片| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产深夜福利视频在线观看| 欧美日韩在线观看h| 春色校园在线视频观看| 亚洲久久久国产精品| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 国产精品人妻久久久影院| 免费观看无遮挡的男女| 精品人妻熟女av久视频| 九九爱精品视频在线观看| 国产探花极品一区二区| 在线观看免费日韩欧美大片 | 伦理电影大哥的女人| 在线观看一区二区三区| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 内地一区二区视频在线| 亚洲色图av天堂| 亚洲国产精品专区欧美| 国模一区二区三区四区视频| 涩涩av久久男人的天堂| 制服丝袜香蕉在线| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 国产69精品久久久久777片| 岛国毛片在线播放| 欧美性感艳星| 中文字幕久久专区| 日本vs欧美在线观看视频 | 人人妻人人看人人澡| 久久久久久伊人网av| 免费黄色在线免费观看| 日韩成人伦理影院| 国产精品人妻久久久影院| 欧美日韩亚洲高清精品| 国产黄频视频在线观看| 最近2019中文字幕mv第一页| 寂寞人妻少妇视频99o| 黄色怎么调成土黄色| 联通29元200g的流量卡| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 婷婷色av中文字幕| 亚洲精品视频女| 最近手机中文字幕大全| 内射极品少妇av片p| 高清av免费在线| 亚洲av在线观看美女高潮| 亚洲精品,欧美精品| 在现免费观看毛片| 色网站视频免费| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 欧美性感艳星| xxx大片免费视频| 亚洲欧美清纯卡通| 黄色日韩在线| 久久 成人 亚洲| 国产又色又爽无遮挡免| 亚洲精品色激情综合| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 视频中文字幕在线观看| 蜜桃在线观看..| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 日本午夜av视频| 99热6这里只有精品| 国产精品久久久久久久电影| 能在线免费看毛片的网站| 亚洲三级黄色毛片| 日韩av在线免费看完整版不卡| 2018国产大陆天天弄谢| 国产乱来视频区| 精品熟女少妇av免费看| 观看美女的网站| 一级毛片aaaaaa免费看小| 国产成人免费观看mmmm| 亚洲国产精品国产精品| 国产精品av视频在线免费观看| 下体分泌物呈黄色| 五月开心婷婷网| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 一本一本综合久久| 国产av码专区亚洲av| 国产精品欧美亚洲77777| 国产乱人偷精品视频| 亚洲天堂av无毛| 午夜激情福利司机影院| 久久久久久九九精品二区国产| 一区二区三区乱码不卡18| 精品酒店卫生间| 一级二级三级毛片免费看| 成年女人在线观看亚洲视频| 2018国产大陆天天弄谢| 美女中出高潮动态图| 久久久久久久久大av| 特大巨黑吊av在线直播| 中文欧美无线码| 熟女人妻精品中文字幕| 久久久久久九九精品二区国产| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 我要看日韩黄色一级片| 18+在线观看网站| 国产亚洲欧美精品永久| 成人综合一区亚洲| 久久久国产一区二区| 久久久a久久爽久久v久久| 一区二区av电影网| 国产在线一区二区三区精| 欧美日韩精品成人综合77777| 免费在线观看成人毛片| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 丝袜脚勾引网站| av.在线天堂| 亚洲高清免费不卡视频| 久久女婷五月综合色啪小说| 六月丁香七月| 最近中文字幕2019免费版| 亚洲成人手机| 亚洲欧美日韩东京热| 偷拍熟女少妇极品色| av视频免费观看在线观看| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 丝瓜视频免费看黄片| 少妇被粗大猛烈的视频| 免费黄网站久久成人精品| 久久国产乱子免费精品| 极品教师在线视频| 最新中文字幕久久久久| 成年av动漫网址| 美女主播在线视频| 国产91av在线免费观看| 国产伦精品一区二区三区视频9| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲真实伦在线观看| 久久久久国产精品人妻一区二区| 久久久午夜欧美精品| 欧美xxxx性猛交bbbb| 久久久久久九九精品二区国产| 麻豆成人午夜福利视频| 在线观看av片永久免费下载| 国产 精品1| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 亚洲人与动物交配视频| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 国产中年淑女户外野战色| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 国产精品一区www在线观看| 亚洲精品aⅴ在线观看| 男人和女人高潮做爰伦理| 九九在线视频观看精品| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 99热6这里只有精品| 亚洲电影在线观看av| 国产高清有码在线观看视频| 看十八女毛片水多多多| 97热精品久久久久久| 大陆偷拍与自拍| 午夜老司机福利剧场| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 亚洲精品成人av观看孕妇| 亚洲精品视频女| 久久人人爽人人片av| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 少妇人妻精品综合一区二区| 日产精品乱码卡一卡2卡三| a级毛色黄片| 黄片无遮挡物在线观看| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 国产精品偷伦视频观看了| 色视频www国产| 亚洲美女黄色视频免费看| 性色av一级| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 成年免费大片在线观看| 看非洲黑人一级黄片| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 又大又黄又爽视频免费| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 久久久成人免费电影| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 亚洲美女视频黄频| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 我的女老师完整版在线观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 大片电影免费在线观看免费| 午夜视频国产福利| 18禁在线播放成人免费| 亚洲欧美日韩东京热| 男男h啪啪无遮挡| 成人亚洲欧美一区二区av| 亚洲精品国产av成人精品| 欧美三级亚洲精品| 亚洲人与动物交配视频| 日本av免费视频播放| 中文字幕亚洲精品专区| 搡女人真爽免费视频火全软件| 高清在线视频一区二区三区| 啦啦啦在线观看免费高清www| 成人综合一区亚洲| 久久久久人妻精品一区果冻| 看免费成人av毛片| 最后的刺客免费高清国语| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 日本欧美国产在线视频| 男女边摸边吃奶| 日本黄色片子视频| 日韩不卡一区二区三区视频在线| tube8黄色片| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 一级毛片aaaaaa免费看小| 亚洲精品国产色婷婷电影| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 日韩亚洲欧美综合| 亚洲av欧美aⅴ国产| 秋霞在线观看毛片| 欧美bdsm另类| 观看免费一级毛片| 亚洲欧美精品专区久久| 欧美成人精品欧美一级黄| 亚洲熟女精品中文字幕| 99热全是精品| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲四区av| h日本视频在线播放| 在线观看美女被高潮喷水网站| 久久久久国产网址| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 亚洲av欧美aⅴ国产| 国产视频内射| 少妇人妻 视频| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲精品国产色婷婷电影| 亚洲在久久综合| 国产成人a∨麻豆精品| 免费观看av网站的网址| 亚洲精品成人av观看孕妇| 成人黄色视频免费在线看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲不卡免费看| 精品久久久久久久久亚洲| 色视频www国产| 哪个播放器可以免费观看大片| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 成人黄色视频免费在线看| 女性生殖器流出的白浆| 有码 亚洲区| 麻豆成人av视频| 91精品国产国语对白视频| 免费观看av网站的网址| 韩国av在线不卡| 精品国产乱码久久久久久小说| 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 日韩在线高清观看一区二区三区| 久久韩国三级中文字幕| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 人妻系列 视频| 男女下面进入的视频免费午夜| 在线观看人妻少妇| 成人特级av手机在线观看| 免费看光身美女| 亚洲综合精品二区| 亚洲av国产av综合av卡| 高清毛片免费看| 欧美精品国产亚洲| 国产又色又爽无遮挡免| 毛片一级片免费看久久久久| 天堂中文最新版在线下载| 免费在线观看成人毛片| 日本wwww免费看| 国产免费又黄又爽又色| 色视频在线一区二区三区| 人体艺术视频欧美日本| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 熟女电影av网| 日韩一区二区三区影片| 99久久精品热视频| 久久这里有精品视频免费| 黄色怎么调成土黄色| 插逼视频在线观看| 久久久久国产精品人妻一区二区| 男女下面进入的视频免费午夜| 日本欧美视频一区| 观看美女的网站| 在线天堂最新版资源| 亚洲精品成人av观看孕妇| 成人国产麻豆网| 日韩电影二区| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 久久国产精品大桥未久av | 久久毛片免费看一区二区三区| 免费观看无遮挡的男女| 边亲边吃奶的免费视频| 欧美成人精品欧美一级黄| 日韩中文字幕视频在线看片 | 欧美成人一区二区免费高清观看| 国产乱人视频| 久久久久久人妻| 国产精品免费大片| 亚洲中文av在线| 久久久久网色| 看非洲黑人一级黄片| 青春草视频在线免费观看| 亚洲精品久久午夜乱码| 三级国产精品欧美在线观看| 免费看日本二区| 国产精品人妻久久久影院| 欧美+日韩+精品| 亚洲综合精品二区| 国产精品成人在线| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 偷拍熟女少妇极品色| 国产精品久久久久久久电影| 美女高潮的动态| 丰满人妻一区二区三区视频av| 免费看不卡的av| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 亚洲图色成人| 国产视频首页在线观看| 亚洲成人av在线免费| 久久精品夜色国产| 精华霜和精华液先用哪个| 亚洲美女搞黄在线观看| 国产精品人妻久久久影院| 国产精品99久久久久久久久| 99久久精品国产国产毛片| 91aial.com中文字幕在线观看| 国产高清三级在线| 日本爱情动作片www.在线观看| 男女免费视频国产| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 日韩大片免费观看网站| 另类亚洲欧美激情| 一区二区三区乱码不卡18| 日本与韩国留学比较| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 免费观看性生交大片5| 人妻夜夜爽99麻豆av| 晚上一个人看的免费电影| 国产男女内射视频| 亚洲成色77777| 免费在线观看成人毛片| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲,欧美,日韩| 日韩亚洲欧美综合| 男女下面进入的视频免费午夜| 久久久精品免费免费高清| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| av在线观看视频网站免费| 少妇精品久久久久久久| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 三级经典国产精品| 韩国av在线不卡| 各种免费的搞黄视频| 亚洲最大成人中文| 国产美女午夜福利| 久久久久久久久大av| 欧美+日韩+精品| 男人爽女人下面视频在线观看| 视频区图区小说| 国产成人午夜福利电影在线观看| 亚洲综合精品二区| 婷婷色综合大香蕉| 成人午夜精彩视频在线观看| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 日日啪夜夜撸| 在线观看一区二区三区激情| 久久国产亚洲av麻豆专区| 22中文网久久字幕| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 我的老师免费观看完整版| 高清毛片免费看| 欧美性感艳星| 国产高潮美女av| 高清毛片免费看| 18禁在线播放成人免费| 成人毛片60女人毛片免费| 国产深夜福利视频在线观看| 久久综合国产亚洲精品| 交换朋友夫妻互换小说| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 在线观看美女被高潮喷水网站| 交换朋友夫妻互换小说| av黄色大香蕉| 日本爱情动作片www.在线观看| 日韩一本色道免费dvd| 在线观看人妻少妇| 国精品久久久久久国模美| 婷婷色麻豆天堂久久| 精品久久久噜噜| 99久久综合免费| av播播在线观看一区| 亚洲三级黄色毛片| 97热精品久久久久久| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产伦精品一区二区三区四那| 日韩免费高清中文字幕av| 在线观看一区二区三区| 国产伦理片在线播放av一区| 亚洲国产精品成人久久小说|