• <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 ?

    圖像特征點匹配算法的研究

    2016-05-30 03:09:35
    現(xiàn)代計算機 2016年10期
    關(guān)鍵詞:匹配尺度空間

    林 汀

    (北京信息科技大學(xué)光電測試技術(shù)北京市重點實驗室,北京100192)

    ?

    圖像特征點匹配算法的研究

    林汀

    (北京信息科技大學(xué)光電測試技術(shù)北京市重點實驗室,北京100192)

    摘要:特征點匹配是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要課題,針對ORB算法在特征點匹配基本上沒有尺度不變性,與SURF理論算法相結(jié)合,提出基于算法組合的改進算法SUORB。首先生成多尺度空間,并在多尺度空間里檢測穩(wěn)定的極值點,以便提取出的特征點具有尺度不變信息;然后使用ORB描述符來描述特征點,生成旋轉(zhuǎn)不變性的二進制描述符;最后實現(xiàn)特征點匹配。實驗結(jié)果表明,SUORB有效地解決ORB的缺陷,在圖像尺度變化時,SUORB匹配算法比ORB匹配算法的準(zhǔn)確度明顯提高;同時SUORB和ORB兩種算法的匹配速度很接近。

    關(guān)鍵詞:特征點;匹配;尺度空間;組合算法

    0 引言

    圖像特征點匹配在目標(biāo)跟蹤、圖像拼接、模式識別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1-2]。David G.Lowe 2004年提出的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不變特征變換)特征點匹配算法具備尺度和旋轉(zhuǎn)不變性特性,匹配準(zhǔn)確性較高[3],但是計算量較大,運算時間較長。針對這一不足之處,SURF(Speeded-Up Robust Features,快速魯棒特征)算法應(yīng)運而生。SURF算法不僅具備SIFT算法在尺度和旋轉(zhuǎn)不變性方面的優(yōu)勢[4],而且由于其采用盒式濾波器與原圖像卷積的計算方式,比SIFT算法相比,速度有了較大提升。

    ORB算法相對于SIFT算法更滿足實時性的要求,該算法比SIFT快上百倍[4],比SURF快一個數(shù)量級。大多數(shù)國內(nèi)外人士基于ORB算法的優(yōu)勢展開了一系列研究,例如任結(jié)在復(fù)雜環(huán)境中利用ORB的快速性檢測運動目標(biāo)[5],文獻[6-7]利用隨機采樣一致性方法對ORB進行改進等等。本文針對ORB算法的不足之處,利用SURF和ORB組合生成改進算法,并將其定義為SUORB(Speed-Up ORiented Brief,快速方向描述符)。改進后的組合算法SUORB在匹配速度方面與ORB算法相當(dāng),而匹配的準(zhǔn)確度與ORB算法相比有很大提高,彌補了ORB算法在圖像尺度發(fā)生變化時的不足。

    1 ORB特征點匹配算法

    1.1特征點提取

    (1)特征點的檢測

    FAST檢測特征點:以某像素點為圓心,在其圓形區(qū)域內(nèi),比較中心點和圓周上各像素點灰度值的差值,通過差值判斷該中心點為特征點[8-10]。

    圖1 FAST特征點檢測示意圖

    FAST具體計算過程:

    由圖1所示,以p點為中心點,比較P點與以P點為圓心3個像素為半徑的鄰域內(nèi)圓周上各像素灰度值的差值,若差值的絕對值大于某個閾值數(shù)εd,記錄圓周上像素點的個數(shù)[11]。角點響應(yīng)函數(shù)N為:

    I(p)表示中心像素點的灰度值,I(i)表示該圓形鄰域內(nèi)第i個像素點的灰度值,取N0為閾值,N0定為12[12]。當(dāng)N>N0時,認(rèn)為p點為角點[13]。

    (2)求取特征點質(zhì)心方向

    ORB采用角點定向方法——灰度質(zhì)心法來計算特征點方向,求取特征點的質(zhì)心坐標(biāo),將特征點坐標(biāo)設(shè)為起點,質(zhì)心坐標(biāo)設(shè)為終點,構(gòu)造向量,該向量表示此處特征點的方向,其中特征點質(zhì)心坐標(biāo)由鄰域矩求得[14]。鄰域矩由式(2)定義。

    其中,0階矩(M00)為物體的質(zhì)量;(M10,M01)代表1階矩,f(x,y)為灰度值[15],質(zhì)心坐標(biāo)如式(3)所示。

    特征點與質(zhì)心的夾角定義為FAST特征點的方向,由式(4)所示:

    1.2特征點的描述

    ORB算法利用BRIEF二進制碼串的形式描述特征點,其核心思想是圍繞關(guān)鍵點選擇n個點對,把這n個點對組合起來作為描述子。n可為128,256,512等。這里,假設(shè)n=4,則4個點分別標(biāo)記為:P1(x,y)、P2(x,y)、P3(x,y)、P4(x,y)、點P的τ準(zhǔn)則如式(5)所示。

    P點在x方向上的像素灰度值,記為p(x)。對點對進行操作。例如:

    則最終的描述子為1011。

    BRIEF方法生成的二進制描述子[16]如式(7)所示。

    式(7)得到的描述子不具有方向性,通過求取描述子的質(zhì)心方向,來獲得描述子的方向[17-18]。

    描述子向量由式(8)所示,式(8)生成了相關(guān)性較大的描述子向量點對,從而加大了匹配難度。解決方法是利用貪婪窮舉思想對測試點對進行約束,減小點對之間的相關(guān)性[19]。貪婪窮舉算法的思路是利用5×5的子窗口內(nèi)像素灰度平均值來代替31×31窗口內(nèi)的所有點對[20],具體步驟如圖2所示。

    圖2 ORB算子獲取描述子流程圖

    1.3特征點匹配

    由于生成的特征點描述子為二進制碼串形式,因此使用漢明距離對特征點匹配較為簡單。匹配點與非匹配點的漢明距離有著明顯的不同,以此設(shè)定閾值,實現(xiàn)匹配。

    2通過算法組合改進ORB

    由于ORB算法中基于FAST算子檢測到的特征點不具備尺度不變信息,因而在后續(xù)的特征點匹配中產(chǎn)生一定的誤匹配;而SURF算法在提取特征點時,建立多尺度空間,保證了特征點的尺度不變性特征[22]。因此,本文基于SURF和ORB組合算法組合的思路展開研究,將組合算法定義為SUORB。

    2.1尺度空間檢測極值點

    要在尺度空間中檢測極值點,首先要建立具有多尺度空間的圖像金字塔;SURF算法利用尺度逐漸遞增的盒式濾波器與原圖像卷積創(chuàng)建圖像金字塔生成多尺度空間,該算法與SIFT算法在建立圖像金字塔的過程有所不同[23-24]。

    圖3 SIFT與SURF建立金字塔對比圖

    SURF算法將金字塔分為多個組(Octave),每組包含若干層(Level),兩層之間的最小尺度變化量由l0表示;每組中的若干層代表了一系列響應(yīng)圖,響應(yīng)圖是同一輸入圖像與逐漸遞增的模板序列卷積的結(jié)果,盒式濾波的模板尺寸大約為最小尺度變化量的3倍左右[25];若l0為3,則該盒式濾波模板尺寸為9×9;若l0為5,則該盒式濾波模板尺寸為15×15,若l0為7,則該盒式濾波模板尺寸為21×21;若l0為9,則該盒式濾波模板尺寸為27×27[26]。第二組濾波器的尺寸分別為5×15、27× 27、39×39、51×51,第三組濾波器的尺寸分別為27×27、51×51、75×75、99×99,如圖4所示。

    圖4 遞增的盒式濾波器

    圖5 濾波器尺寸和尺度關(guān)系示意圖

    2.2提取穩(wěn)定的極值點

    為了提取穩(wěn)定的特征點,需要在某一尺度下提取極值點,SURF算法采用式(9)來判斷極值點,其中Dxx、Dyy、Dxy分別代表高斯函數(shù)在(x,y)處的二階偏導(dǎo)數(shù);當(dāng)det(Happrox)的值為正時,可以認(rèn)定該點為極值點[27]。

    其中ω為權(quán)重系數(shù),根據(jù)經(jīng)驗一般取為ω=0.9接著利用非極大值抑制的方法,在3×3×3的立體鄰域中比較26個像素點的灰度值;若某一個像素點的灰度值大于或小于剩余像素點的灰度值,認(rèn)定該點為特征點[28]。

    本文基于SURF算法建立圖像金字塔,在尺度空間中檢測極值點,并在不同的尺度下提取極值點,采用非極大值抑制的方法提取特征點;然后,利用1.1.2小節(jié)中介紹的ORB角點定向方法,為特征點定義質(zhì)心方向,最后采用BRIEF二進制碼串的形式對特征點進行描述。

    3 實驗結(jié)果分析

    本文使用Visual Studio 2010進行編程,計算機系統(tǒng)是Windows7[Intel Core Duo CPU2.20 GHz,2G內(nèi)存]。

    3.1尺度不變性對比實驗

    為了驗證本文提出的SUORB算法能夠有效彌補ORB算法在尺度不變性方面的不足,采用尺度發(fā)生變化的一組測試圖像進行實驗對比,下圖所示的是盤古圖像的實驗結(jié)果。圖6(a)的匹配效果比較雜亂,原因是ORB算法缺少尺度不變性信息,從而導(dǎo)致誤匹配程度較高。圖6(b)的結(jié)果表明利用本文提出的基于算法組合的SUORB方法,得到了相對理想的效果。

    (a)ORB算法匹配效果 ?。╞)SUORB算法匹配效果圖6 ORB和SUROB算法匹配效果對比圖

    如表1所示,采集了6組實驗數(shù)據(jù),比較兩種算法的匹配準(zhǔn)確率。

    表1  ORB和SUORB算法的準(zhǔn)確率

    由表1可知,當(dāng)圖像尺度發(fā)生變化時,SUORB算法的匹配準(zhǔn)確率(Ransac表示的是消除誤匹配后匹配點個數(shù)與消除誤匹配前匹配點個數(shù)的比值)高于ORB算法。

    由圖7可知,SUORB算法的匹配效果要優(yōu)于ORB算法,證明了SUORB算法在尺度不變性方面的優(yōu)勢。

    圖7 兩種算法準(zhǔn)確度對比

    3.2計算時間對比實驗

    為了驗證SUORB算法的實用性,還需要針對各算法的匹配時間作對比實驗。選取上述實驗中10組測試圖像,統(tǒng)計各算法的匹配時間,如表2所示。

    表2  ORB和SUORB算法的匹配時間

    由表2可知,當(dāng)ORB算法與SUORB算法的匹配點數(shù)相同時,SUORB平均匹配時間約為1286.9ms,比ORB的匹配時間長約387ms,可認(rèn)為SUORB與ORB的運算速度很相近,表明本文提出的算法SUORB的快速優(yōu)越性。

    4 結(jié)語

    本文結(jié)合SURF思想對ORB進行改進,提出的SUORB算法有效地解決了ORB不具備尺度不變性的缺陷,同時保留了ORB快速性的優(yōu)點。通過實驗分析得出以下結(jié)論:

    (1)在圖像尺度發(fā)生變化時,SUORB可以有效地、準(zhǔn)確地進行特征點匹配,其平均匹配準(zhǔn)確度相比于ORB有顯著提高。

    (2)SUORB平均匹配時間與ORB的運算速度很相近,表明了SUORB的快速優(yōu)越性。

    參考文獻:

    [1]張紅源,陳自力.圖像匹配經(jīng)典算法及其改進方法研究[J].兵工自動化,2008,09:91-94.

    [2]趙亮亮.一種基于左右視線的立體圖像匹配算法[J].計算機仿真,2010,03:220-223.

    [3]時磊,謝曉方,喬勇軍.基于SURF算法的人臉跟蹤技術(shù)研究[J].計算機仿真,2010,12:227-231.

    [4]周軍太,龍永紅.一種改進SURF算法的圖像配準(zhǔn)[J].湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2011,02:95-99.

    [5]任結(jié),周余,于耀,都思丹,王自強.基于ORB自然特征的AR實時系統(tǒng)實現(xiàn)[J].計算機應(yīng)用研究,2012,09:3594-3596.

    [6]李小紅,謝成明,賈易臻,張國富.基于ORB特征的快速目標(biāo)檢測算法[J].電子測量與儀器學(xué)報,2013,05:455-460.

    [7]張云生,鄒崢嶸.基于改進ORB算法的遙感圖像自動配準(zhǔn)方法[J].國土資源遙感,2013,03:20-24.

    [8]劉銘.基于ORB算法的雙目視覺測量與跟蹤研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué),2014.

    [9]謝成明.基于ORB特征的目標(biāo)檢測與跟蹤的研究[D].合肥工業(yè)大學(xué),2013.

    [10]索春寶,楊東清,劉云鵬.多種角度比較SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK算法[J].北京測繪,2014,04:23-26+22.

    [11]張萬華.基于區(qū)域SURF的圖像匹配算法研究[D].華東理工大學(xué),2011.

    [12]石雅筍.改進的SURF圖像配準(zhǔn)算法研究[D].電子科技大學(xué),2011.

    [13]陳藝蝦,孫權(quán)森,徐煥宇,耿蕾蕾. SURF算法和RANSAC算法相結(jié)合的遙感圖像匹配方法[J].計算機科學(xué)與探索,2012,09:822-828.

    [14]國飛飛.基于SURF算法的多幅圖像三維模型重建方法研究[D].北京理工大學(xué),2011.

    [15]馮嘉. SIFT算法的研究和改進[D].吉林大學(xué),2010.

    [16]汪淑夢.基于改進的SIFT算法的圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D].中國地質(zhì)大學(xué)(北京),2013.

    [17]李耀云.基于SIFT算法的雙目立體視覺定位研究[D].太原理工大學(xué),2013.

    [18]張寧麗,馬燕,李順寶,徐衍魯,程瑋. FKPCA-SIFT算法在圖像匹配中的應(yīng)用[J].電視技術(shù),2015,07:21-24+42.

    [19]傅衛(wèi)平,秦川,劉佳,楊世強,王雯.基于SIFT算法的圖像目標(biāo)匹配與定位[J].儀器儀表學(xué)報,2011,01:163-169.

    [20]丁尤蓉,王敬東,邱玉嬌,俞海波.基于自適應(yīng)閾值的FAST特征點提取算法[J].指揮控制與仿真,2013,02:47-53.

    [21]薛金龍.基于角點的圖像特征提取與匹配算法研究[D].大連理工大學(xué),2014.

    [22]Roberts L G, Machine Perception Of Three-Dimensional Solids [C]. In Optical and Electroptical Information Processing, Cambridge: MIT Press, 1965:159-197

    [23]Aloimonos J, Weiss I,Bandopadhay A. Active Vision [J]. International Journal Of Computer Vision,1988,1(4):333-356.

    [24]ZHANG WeiLong,LIU LeiBo,YIN ShouYi,ZHOU RenYan,CAI ShanShan,WEI ShaoJun. An Efficient VLSI Architecture Of Speeded-Up Robust Feature Extraction For High Resolution And High Frame Rate Video[J]. Science China(Information Sciences),2013,07:136-149.

    [25]QIN Yue-ming, CAO Zhi-guo,Wen Zhuo, YU Zheng-hong. Robust Key Point Descriptor For Multi-Spectral Image Matching[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics,2014,04:681-687.

    Research on Feature Points Matching Algorithm of Sequence Image

    LIN Ting
    (Key Laboratory of Optoelectronic Measurement Technology,Beijing Information Science & Technology University,Beijing 100192)

    Abstract:Feature point matching is an important subject in computer vision field, for the lack of scale invariance characteristics of ORB algorithm, proposes an improved method based on the combination of SURF and ORB, which name is SUORB. Firstly,builds the scale spaces,in which the stable extreme points are detected in order to get the feature points with scale invariance information. Then, describes the feature points by the ORB descriptors with rotation invariance. Finally, Hamming distance is used to finish the final matching task. The experimental results show that SUORB has solved the deficiencies that ORB has little scale invariance. SUORB improves the matching accuracy, compared to ORB when images have scale changes. At the same time,the matching speeds of SUORB and ORB are almost the same.

    Keywords:Feature Points; Matching; Multi Scale Space; the Combination of Algorithms

    收稿日期:2016-01-12修稿日期:2016-02-26

    作者簡介:林?。?990-),男,北京人,碩士研究生,研究方向為機器視覺

    文章編號:1007-1423(2016)10-0028-05

    DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2016.10.007

    基金項目:國家自然科學(xué)基金項目(No.51475047)、教育部“長江學(xué)者與創(chuàng)新團隊”發(fā)展計劃資助項目(No.IRT1212)、北京市屬高等學(xué)校創(chuàng)新團隊建設(shè)提升計劃項目(No.IDHT20130518)

    猜你喜歡
    匹配尺度空間
    基于AHP的大尺度空間域礦山地質(zhì)環(huán)境評價研究
    居住區(qū)園林空間尺度研究
    魅力中國(2016年42期)2017-07-05 21:16:42
    某車型正面碰撞駕駛員側(cè)約束系統(tǒng)匹配研究
    中職學(xué)生職業(yè)性向測評維度與就業(yè)崗位匹配研究
    基于新型雙頻匹配電路的雙頻低噪聲放大器設(shè)計
    移動通信(2016年20期)2016-12-10 09:37:34
    工程車輛柴油機與液力變矩器的功率匹配及優(yōu)化分析
    氣質(zhì)類型在檔案工作中的應(yīng)用
    低噪聲放大器設(shè)計
    基于降采樣歸一化割的多尺度分層分割方法研究
    基于尺度空間的體數(shù)據(jù)邊界不確定性可視化研究
    国产高清激情床上av| 老司机午夜十八禁免费视频| 波多野结衣av一区二区av| 99国产精品99久久久久| a在线观看视频网站| 国产精品久久久久久精品电影 | 国产不卡一卡二| 看黄色毛片网站| 日韩有码中文字幕| 在线观看免费视频网站a站| 欧美性长视频在线观看| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 一边摸一边做爽爽视频免费| 三级毛片av免费| 亚洲av美国av| 亚洲最大成人中文| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 国产三级黄色录像| 看黄色毛片网站| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 国产黄a三级三级三级人| 黄色a级毛片大全视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 在线观看一区二区三区| 亚洲专区国产一区二区| 最新在线观看一区二区三区| 精品乱码久久久久久99久播| 免费无遮挡裸体视频| 欧美中文日本在线观看视频| 久久精品成人免费网站| 99精品欧美一区二区三区四区| 国产99白浆流出| 在线观看舔阴道视频| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 美女免费视频网站| 热re99久久国产66热| 精品无人区乱码1区二区| 精品久久久久久久毛片微露脸| 久久人人97超碰香蕉20202| 啦啦啦韩国在线观看视频| 欧美成人免费av一区二区三区| 女性生殖器流出的白浆| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 精品高清国产在线一区| 伦理电影免费视频| 精品无人区乱码1区二区| 一边摸一边抽搐一进一小说| 欧美激情极品国产一区二区三区| 精品国产一区二区三区四区第35| 高清黄色对白视频在线免费看| 午夜福利影视在线免费观看| 夜夜夜夜夜久久久久| a级毛片在线看网站| 亚洲av电影在线进入| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲欧美激情在线| 欧美久久黑人一区二区| 人人妻人人澡人人看| 国产色视频综合| 久久中文字幕一级| 国产欧美日韩一区二区三| 午夜福利一区二区在线看| 在线视频色国产色| 麻豆成人av在线观看| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 亚洲欧美激情综合另类| 欧美成狂野欧美在线观看| 亚洲av熟女| 国产三级黄色录像| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 免费少妇av软件| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 香蕉久久夜色| 国产片内射在线| 在线av久久热| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 久久久久久久久久久久大奶| 国产精品爽爽va在线观看网站 | 欧美在线一区亚洲| 精品电影一区二区在线| 欧美乱码精品一区二区三区| 亚洲精品国产一区二区精华液| 大型av网站在线播放| 长腿黑丝高跟| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 一边摸一边做爽爽视频免费| 悠悠久久av| 午夜两性在线视频| 色综合欧美亚洲国产小说| 欧美性长视频在线观看| 国产片内射在线| 精品欧美一区二区三区在线| 性少妇av在线| 又大又爽又粗| 满18在线观看网站| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 国产精品一区二区三区四区久久 | 午夜久久久在线观看| 在线观看午夜福利视频| 黄色视频不卡| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 成年版毛片免费区| 国产成人免费无遮挡视频| 午夜成年电影在线免费观看| 午夜老司机福利片| 一本久久中文字幕| 久久亚洲真实| 最近最新中文字幕大全免费视频| 黑丝袜美女国产一区| 国产免费av片在线观看野外av| 亚洲成人精品中文字幕电影| 午夜视频精品福利| 国产伦一二天堂av在线观看| 国产精品亚洲av一区麻豆| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 禁无遮挡网站| 亚洲一码二码三码区别大吗| or卡值多少钱| 久久精品影院6| 欧美黑人欧美精品刺激| 亚洲第一青青草原| 国产精品,欧美在线| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 免费av毛片视频| 午夜福利一区二区在线看| 啦啦啦免费观看视频1| 国产成人系列免费观看| 欧美+亚洲+日韩+国产| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 激情在线观看视频在线高清| 国产99久久九九免费精品| 高潮久久久久久久久久久不卡| 欧美大码av| 午夜久久久在线观看| 欧美一级毛片孕妇| 精品欧美一区二区三区在线| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产精品 欧美亚洲| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 人人妻人人澡欧美一区二区 | 真人一进一出gif抽搐免费| 国产av又大| 亚洲五月婷婷丁香| 在线观看日韩欧美| 一级作爱视频免费观看| 久9热在线精品视频| 国产精品 国内视频| 狠狠狠狠99中文字幕| 成人亚洲精品一区在线观看| 90打野战视频偷拍视频| 国产精品二区激情视频| 亚洲熟妇熟女久久| 久久狼人影院| 午夜两性在线视频| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲专区字幕在线| 中出人妻视频一区二区| 男女之事视频高清在线观看| 深夜精品福利| 亚洲中文av在线| 免费高清在线观看日韩| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 亚洲精品美女久久av网站| 欧美激情极品国产一区二区三区| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 久久香蕉国产精品| 亚洲中文av在线| 欧美激情极品国产一区二区三区| 久久精品影院6| 老汉色av国产亚洲站长工具| 国产三级黄色录像| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 亚洲av熟女| 久久精品成人免费网站| 久久久久久久精品吃奶| 无人区码免费观看不卡| 在线观看免费午夜福利视频| 久久精品国产亚洲av高清一级| 日韩视频一区二区在线观看| 日韩三级视频一区二区三区| 国产91精品成人一区二区三区| 欧美黑人精品巨大| av欧美777| 在线观看免费视频网站a站| 在线永久观看黄色视频| 亚洲片人在线观看| 国产又色又爽无遮挡免费看| 欧美+亚洲+日韩+国产| 欧美亚洲日本最大视频资源| 免费在线观看影片大全网站| 欧美一区二区精品小视频在线| 亚洲成人久久性| 久久婷婷成人综合色麻豆| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 国产成人免费无遮挡视频| 一级毛片高清免费大全| 精品国产国语对白av| 在线观看舔阴道视频| 激情在线观看视频在线高清| 亚洲色图av天堂| 又紧又爽又黄一区二区| 免费无遮挡裸体视频| 精品福利观看| 麻豆久久精品国产亚洲av| 久久久久亚洲av毛片大全| 美女午夜性视频免费| 国产私拍福利视频在线观看| 亚洲视频免费观看视频| 长腿黑丝高跟| 91精品三级在线观看| 久久久精品欧美日韩精品| 日本免费a在线| 亚洲七黄色美女视频| 精品久久久久久久毛片微露脸| cao死你这个sao货| 欧美日韩乱码在线| 亚洲av熟女| 久9热在线精品视频| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产97色在线日韩免费| 色综合欧美亚洲国产小说| 亚洲成a人片在线一区二区| 国产高清videossex| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 91大片在线观看| √禁漫天堂资源中文www| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 久久影院123| 精品国内亚洲2022精品成人| 中文字幕高清在线视频| 午夜福利影视在线免费观看| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 91九色精品人成在线观看| 757午夜福利合集在线观看| 午夜两性在线视频| 一进一出抽搐gif免费好疼| 好男人电影高清在线观看| 一区福利在线观看| 老汉色av国产亚洲站长工具| 叶爱在线成人免费视频播放| 久久精品国产亚洲av高清一级| 男女下面插进去视频免费观看| 成人免费观看视频高清| 满18在线观看网站| 午夜免费激情av| av福利片在线| 国产成人影院久久av| 亚洲精华国产精华精| 嫁个100分男人电影在线观看| 99久久精品国产亚洲精品| 多毛熟女@视频| 成人欧美大片| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 色老头精品视频在线观看| 国产精品免费视频内射| 久久欧美精品欧美久久欧美| avwww免费| 国产精品日韩av在线免费观看 | 成年女人毛片免费观看观看9| www.精华液| 9191精品国产免费久久| 欧美性长视频在线观看| 精品电影一区二区在线| 国产av一区二区精品久久| 黄色女人牲交| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 国产日韩一区二区三区精品不卡| 久久国产亚洲av麻豆专区| 美国免费a级毛片| 国产精品一区二区精品视频观看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 亚洲中文字幕日韩| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 大型黄色视频在线免费观看| 好男人电影高清在线观看| 成人三级黄色视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 成人三级做爰电影| 级片在线观看| 精品国产乱子伦一区二区三区| 女性被躁到高潮视频| 女同久久另类99精品国产91| 国产一区二区三区视频了| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 亚洲成人精品中文字幕电影| 欧美日本亚洲视频在线播放| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 精品久久久久久,| 久久狼人影院| 日本精品一区二区三区蜜桃| 天堂√8在线中文| 亚洲国产精品成人综合色| 最新在线观看一区二区三区| 国产精品一区二区在线不卡| 搡老熟女国产l中国老女人| 午夜两性在线视频| 亚洲国产精品sss在线观看| 一个人免费在线观看的高清视频| 午夜精品在线福利| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 咕卡用的链子| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 国产精品爽爽va在线观看网站 | 一级a爱视频在线免费观看| 国产一级毛片七仙女欲春2 | 最好的美女福利视频网| 国产高清激情床上av| 欧美成人性av电影在线观看| 国产97色在线日韩免费| 亚洲精品av麻豆狂野| 999精品在线视频| av视频免费观看在线观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 欧美色视频一区免费| 最新美女视频免费是黄的| 9热在线视频观看99| 亚洲自拍偷在线| 丝袜美腿诱惑在线| 欧美色欧美亚洲另类二区 | 亚洲av成人一区二区三| 999精品在线视频| 天堂动漫精品| 成人手机av| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 精品久久久精品久久久| 国产精品98久久久久久宅男小说| 一二三四社区在线视频社区8| 国产成人影院久久av| cao死你这个sao货| 久9热在线精品视频| 国产三级黄色录像| 色播亚洲综合网| 操美女的视频在线观看| 精品高清国产在线一区| 国产一区二区三区视频了| 免费在线观看完整版高清| 免费搜索国产男女视频| 国产精品亚洲av一区麻豆| 日日夜夜操网爽| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 婷婷六月久久综合丁香| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲免费av在线视频| 日日爽夜夜爽网站| 午夜两性在线视频| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 俄罗斯特黄特色一大片| 久99久视频精品免费| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 亚洲一区中文字幕在线| 一级a爱片免费观看的视频| 国产一区二区激情短视频| 香蕉国产在线看| 99久久综合精品五月天人人| 国产成+人综合+亚洲专区| 男人舔女人的私密视频| 十八禁网站免费在线| 麻豆国产av国片精品| 亚洲在线自拍视频| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 午夜a级毛片| 免费人成视频x8x8入口观看| 操美女的视频在线观看| 国产熟女xx| 一进一出抽搐gif免费好疼| 99国产精品免费福利视频| 日本 欧美在线| 国产片内射在线| 欧美不卡视频在线免费观看 | 极品人妻少妇av视频| 搡老熟女国产l中国老女人| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 久久久久久久久久久久大奶| 午夜久久久久精精品| 亚洲电影在线观看av| 亚洲精品美女久久av网站| 可以在线观看的亚洲视频| 午夜日韩欧美国产| 男女午夜视频在线观看| 51午夜福利影视在线观看| www国产在线视频色| 国产精品98久久久久久宅男小说| 国产一卡二卡三卡精品| 午夜精品久久久久久毛片777| 757午夜福利合集在线观看| 午夜福利欧美成人| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 又黄又爽又免费观看的视频| 成人三级黄色视频| 两个人视频免费观看高清| 精品日产1卡2卡| 老司机在亚洲福利影院| 男人舔女人下体高潮全视频| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 久久热在线av| 国产精品1区2区在线观看.| 一进一出好大好爽视频| 丝袜人妻中文字幕| 在线播放国产精品三级| 丝袜在线中文字幕| 视频区欧美日本亚洲| 亚洲成国产人片在线观看| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 国产91精品成人一区二区三区| 这个男人来自地球电影免费观看| 国产精品一区二区在线不卡| 国产亚洲av高清不卡| 亚洲精品美女久久av网站| bbb黄色大片| 精品久久久久久久久久免费视频| 亚洲成人久久性| 一个人免费在线观看的高清视频| 操美女的视频在线观看| 欧美乱色亚洲激情| 久久婷婷人人爽人人干人人爱 | 91精品国产国语对白视频| 身体一侧抽搐| 亚洲精品粉嫩美女一区| 久久香蕉激情| 高潮久久久久久久久久久不卡| 黄色成人免费大全| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 亚洲人成电影观看| 国产成人av激情在线播放| 亚洲 国产 在线| 黄频高清免费视频| 久久人妻av系列| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 日本a在线网址| 成熟少妇高潮喷水视频| 精品国产亚洲在线| 亚洲精品粉嫩美女一区| 91麻豆av在线| 国产精品亚洲一级av第二区| 啦啦啦 在线观看视频| 欧美中文日本在线观看视频| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲精品粉嫩美女一区| 欧美成人免费av一区二区三区| 妹子高潮喷水视频| 99国产综合亚洲精品| 日韩欧美国产在线观看| 亚洲全国av大片| 黄频高清免费视频| 人人澡人人妻人| 村上凉子中文字幕在线| 午夜福利视频1000在线观看 | 欧美午夜高清在线| 精品欧美国产一区二区三| 成人三级做爰电影| 婷婷精品国产亚洲av在线| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲黑人精品在线| 搡老熟女国产l中国老女人| 国产欧美日韩精品亚洲av| 精品第一国产精品| 免费av毛片视频| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 午夜免费观看网址| 一级毛片女人18水好多| 久久中文字幕一级| www日本在线高清视频| 视频在线观看一区二区三区| 午夜福利高清视频| 狂野欧美激情性xxxx| 色综合亚洲欧美另类图片| 久久青草综合色| 久久中文字幕人妻熟女| 黄色成人免费大全| 在线观看免费午夜福利视频| 搡老岳熟女国产| 国产精品一区二区在线不卡| 成人亚洲精品一区在线观看| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 午夜免费激情av| 欧美+亚洲+日韩+国产| 久久久国产成人精品二区| 国产精品久久久人人做人人爽| 免费在线观看日本一区| 男女之事视频高清在线观看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 精品国产一区二区久久| 99re在线观看精品视频| 欧美一级a爱片免费观看看 | 亚洲熟妇熟女久久| 超碰成人久久| 给我免费播放毛片高清在线观看| 婷婷精品国产亚洲av在线| 亚洲国产中文字幕在线视频| 变态另类丝袜制服| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 黄片大片在线免费观看| 久久久久亚洲av毛片大全| www.精华液| 99国产精品免费福利视频| 亚洲一区二区三区不卡视频| 日韩大码丰满熟妇| 亚洲 国产 在线| 国产亚洲欧美精品永久| 天堂√8在线中文| 老司机深夜福利视频在线观看| 色精品久久人妻99蜜桃| 大型黄色视频在线免费观看| 亚洲精品国产一区二区精华液| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 午夜福利影视在线免费观看| www.www免费av| 此物有八面人人有两片| svipshipincom国产片| 久久香蕉国产精品| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产精华一区二区三区| 亚洲美女黄片视频| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 俄罗斯特黄特色一大片| 亚洲三区欧美一区| 操美女的视频在线观看| 18禁国产床啪视频网站| 欧美日本视频| 18美女黄网站色大片免费观看| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 亚洲国产中文字幕在线视频| 美女高潮到喷水免费观看| 美女国产高潮福利片在线看| 在线观看日韩欧美| 亚洲国产看品久久| 看免费av毛片| 69av精品久久久久久| 12—13女人毛片做爰片一| 色综合欧美亚洲国产小说| 亚洲av成人av| 岛国在线观看网站| 在线观看日韩欧美| av欧美777| 久久国产亚洲av麻豆专区| 69av精品久久久久久| 一进一出抽搐gif免费好疼| 人妻久久中文字幕网| 变态另类丝袜制服| 9热在线视频观看99| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 视频在线观看一区二区三区| 亚洲精品在线美女| 最新在线观看一区二区三区| 88av欧美| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 欧美色视频一区免费| 精品国产一区二区三区四区第35| 国内精品久久久久精免费| av视频在线观看入口| 欧美一区二区精品小视频在线| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 久久久久久国产a免费观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 无人区码免费观看不卡| 欧美午夜高清在线| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 黄片大片在线免费观看| 美女大奶头视频| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 满18在线观看网站| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 国产片内射在线| 久久中文字幕人妻熟女| 国产一区二区三区视频了| 精品日产1卡2卡| 国产一区二区在线av高清观看| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 色综合亚洲欧美另类图片| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 久久九九热精品免费| 美女午夜性视频免费| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 老熟妇仑乱视频hdxx| 亚洲国产精品久久男人天堂| 久久久久久大精品| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 91麻豆av在线| 久久久久久久午夜电影| 国产亚洲精品久久久久久毛片| www国产在线视频色| 国产午夜精品久久久久久| 一级a爱视频在线免费观看| 国产亚洲欧美98| 亚洲成人国产一区在线观看| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 欧美日韩福利视频一区二区| 日韩欧美一区视频在线观看| 韩国av一区二区三区四区| 午夜福利视频1000在线观看 | 黄色a级毛片大全视频| 久久精品国产亚洲av高清一级| 18禁观看日本| 久久影院123| 高清黄色对白视频在线免费看| 此物有八面人人有两片| 9色porny在线观看| 满18在线观看网站| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 欧美久久黑人一区二区| 满18在线观看网站| 97碰自拍视频| 亚洲在线自拍视频| 久久亚洲真实| 久久人人精品亚洲av| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 国产成人精品久久二区二区91|