• <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 ?

    融合顏色特征和紋理特征的圖像檢索算法

    2018-01-22 10:45:38耿艷萍高紅斌任智穎
    無(wú)線互聯(lián)科技 2017年24期
    關(guān)鍵詞:圖像檢索

    耿艷萍+高紅斌+任智穎

    摘 要:文章結(jié)合顏色特征和紋理特征,利用歐氏距離計(jì)算兩幅圖像的相似度進(jìn)行圖像檢索。首先,在HSV空間下,提取顏色特征并進(jìn)行歸一化處理。然后,提取GLCM的特征值,并結(jié)合Tamura特征形成更加豐富的紋理特征。最后,分別計(jì)算待檢索圖像和圖像庫(kù)中圖像的顏色和紋理相似度,在不同權(quán)重下融合顏色和紋理特征得出最終相似度。Matlab實(shí)驗(yàn)表明,不同種類的圖像,分配顏色和紋理的不同權(quán)重時(shí),有不同的查準(zhǔn)率。調(diào)整圖像的特征權(quán)重可以提高查準(zhǔn)率。

    關(guān)鍵詞:圖像檢索;GLCM;Tamura;多特征融合

    隨著數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展,人們面臨著豐富多樣的圖像,根據(jù)需求從大量圖像中檢索出匹配的圖像,是值得探究的問(wèn)題。圖像檢索技術(shù)分為基于文本和基于內(nèi)容的檢索?;趦?nèi)容的圖像檢索(Content Based Image Retrieval,CBIR)是提取圖像庫(kù)中圖像和待檢索圖像的特征進(jìn)行相似度比較,從而得出結(jié)論。基于內(nèi)容的圖像檢索特征包括兩個(gè)方面:一類是底層視覺(jué)特征,如顏色、紋理、形狀等[1];一類是高層語(yǔ)義特征,即圖像內(nèi)容的語(yǔ)義描述與各類物理特征之間的邏輯關(guān)系[2]。本文提取第一類特征,在不同種類的圖像組成的圖像庫(kù)中,檢索出與待檢索圖像相似的圖片。

    單一的基于顏色的相似度計(jì)算[3]不能完全表達(dá)圖像內(nèi)容,故這種檢索算法的查準(zhǔn)率很低。另外,常見(jiàn)的基于內(nèi)容的圖像檢索特征還有紋理特征,用于捕捉圖像表面的粒度與重復(fù)出現(xiàn)的模式[4]。常用的紋理特征有基于灰度共生矩陣(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)的特征,文獻(xiàn)[5]用廣義圖像灰度共生矩陣做圖像檢索,但查準(zhǔn)率和查全率的提升效果不顯著。另一常用的紋理特征是Tamura特征,文獻(xiàn)[6]用改進(jìn)的Tamura紋理特征提高圖像檢索性能,相對(duì)于Tamura特征有了一定的提升,但提高有限。本文結(jié)合顏色特征和融合后的紋理特征(GLCM和Tamura特征融合)進(jìn)行圖像檢索,并給出了顏色特征和紋理特征在最佳查準(zhǔn)率下的權(quán)重系數(shù),提高了查準(zhǔn)率。

    1 HSV顏色空間量化及特征提取

    顏色特征與其他視覺(jué)特征相比,它對(duì)圖像尺寸、方向、視角等變化不敏感,同時(shí),顏色特征對(duì)圖像質(zhì)量的變化,噪聲有很好的魯棒性。故圖像檢索中,顏色特征的成功提取起著重要的作用[7]。

    相對(duì)于RGB空間,HSV(色調(diào),飽和度,亮度)空間對(duì)顏色的表達(dá)和人們的視覺(jué)習(xí)慣一致。故把RGB空間轉(zhuǎn)化為HSV空間,為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確率,對(duì)HSV空間的值進(jìn)行非均勻量化。本文中,H量化為16級(jí),S量化為4級(jí),V量化為4級(jí)。

    對(duì)HSV空間量化以后,把H,S,V 3個(gè)分量構(gòu)造成一維的顏色特征向量:HSV=H*16+4*S*4+V。

    2 紋理特征的提取和融合

    2.1 灰度共生矩陣

    本文計(jì)算GLCM的統(tǒng)計(jì)量作為紋理信息的一部分,GLCM能反映灰度圖像的灰度在空間位置上的分布情況,用來(lái)描述灰度空間的相關(guān)性。其定義為:圖像I(i,j)中距離為d,方向?yàn)棣鹊娜我鈨蓚€(gè)灰度像素同時(shí)出現(xiàn)的聯(lián)合概率分布,記作p(i, j,d,θ),由這些概率值形成灰度共生矩陣P=[p(i, j,d,θ)]L×L,其中,θ一般取0°,45°,90°,135°;L為灰度級(jí)數(shù)。通常情況下,在計(jì)算GLCM前由于灰度級(jí)過(guò)大會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量大、費(fèi)時(shí)長(zhǎng),所以要先壓縮灰度級(jí)。

    灰度共生矩陣不能直接表示圖像的紋理特征。在GLCM的基礎(chǔ)上,用一些統(tǒng)計(jì)量描述紋理特征,本實(shí)驗(yàn)中,使用了對(duì)比度、相關(guān)性、熵、平穩(wěn)度、能量這5個(gè)統(tǒng)計(jì)量。

    (1)對(duì)比度。

    其中P,Q是待檢索圖像和圖像庫(kù)中圖像,s1和s2是顏色特征和紋理特征的權(quán)重,C,T分別代表顏色特征和紋理特征,本算法中紋理特征是融合GLCM特征和Tamura特征的8維特征向量。

    顏色重點(diǎn)描述圖像整體特征,而紋理重點(diǎn)描述圖像局部特征,單一的任何一種特征對(duì)圖像信息提取不全,本文在顏色特征的基礎(chǔ)上,提取了GLCM和Tumura紋理特征,使紋理特征信息更加全面,比以往論文中采用顏色特征和單一紋理特征進(jìn)行圖像檢索準(zhǔn)確率更高。過(guò)程如圖1所示。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

    本實(shí)驗(yàn)硬件配置為:Core(TM)i5-4300CPU@1.90GHz 2.50 GHz和RAM為4 GB;軟件配置為64位的Windows7操作系統(tǒng),MATLAB R2014a。為了測(cè)試算法性能,實(shí)驗(yàn)隨機(jī)抽取Corel圖像庫(kù)中的一部分圖像(五大類:恐龍、車、大象、花、馬,各40張)作為圖像庫(kù)。

    4.2 實(shí)驗(yàn)分析

    根據(jù)上文提出的算法,在一個(gè)庫(kù)中對(duì)相似度距離排序,在40張圖像(即目標(biāo)類圖像總數(shù)目)中篩選與目標(biāo)圖像(待檢索圖像)同類的圖像數(shù)目,計(jì)算同類中所有圖像的查準(zhǔn)率并求出平均查準(zhǔn)率。

    5類圖像的例圖如圖2所示,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

    由表1得出,當(dāng)顏色和紋理特征權(quán)重不同時(shí),查準(zhǔn)率也不同,但每一種圖像的查準(zhǔn)率都基本符合正態(tài)分布,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,恐龍和車在顏色和紋理權(quán)重比為0.6∶0.4時(shí)查準(zhǔn)率最高,大象在顏色和紋理權(quán)重比為0.5∶0.5時(shí)查準(zhǔn)率最高,花朵和馬在顏色和紋理權(quán)重比為0.4∶0.6時(shí)查準(zhǔn)率最高。

    由于恐龍圖像顏色較為單一,顏色特征明顯,所以顏色權(quán)重比較大(0.6∶0.4)時(shí),查準(zhǔn)率就相對(duì)較高(92.813%)。車圖像顏色特征也比較明顯且本身紋理與其他種類圖像不同,所以查準(zhǔn)率也比較高(92.00%)?;ǘ浜婉R背景顏色雖然相似,但紋理特征顯著不同,所以當(dāng)增大紋理所占權(quán)重為0.4∶0.6時(shí),查準(zhǔn)率提高。大象的背景顏色為綠色,與馬和花朵的背景顏色相似,且紋理傾向不是很明顯,所以大象在顏色特征和紋理特征權(quán)重為0.5∶0.5時(shí),查準(zhǔn)率達(dá)到最高,即對(duì)大象圖像而言,所提取的顏色和紋理特征在圖像檢索時(shí)所起作用相當(dāng)。但相對(duì)于其他4種圖像,大象的平均的查準(zhǔn)率為64.42%,相對(duì)較低。endprint

    5 結(jié)語(yǔ)

    通過(guò)顏色特征和紋理特征的融合,本文提出的算法能夠較好地進(jìn)行同類圖片及相似圖片的檢索。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),查準(zhǔn)率與顏色和紋理的權(quán)重s1,s2密切相關(guān)。同一種圖像的顏色特征與紋理特征的權(quán)重不同導(dǎo)致查準(zhǔn)率有很大差異。通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)得到了不同種類圖像檢索時(shí),顏色特征和紋理特征的最佳權(quán)重比,在一定程度上提高了檢索的準(zhǔn)確率。將來(lái),為了提高查準(zhǔn)率,可以進(jìn)一步獲取GLCM特征和Taumra特征融合時(shí)的最佳權(quán)重比。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]劉瑞軍,顧嘉偉,陳誼. 一種多低層特征結(jié)合的CBIR檢索方法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2015(6):1336-1340.

    [2]李有鋒.基于顏色和紋理特征的圖像檢索相關(guān)算法研究[D].成都:電子科技大學(xué),2009.

    [3]李長(zhǎng)勇,曹其新,郭峰.基于主色直方圖特征匹配的蔬果分類方法[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2009(12):1898-1903.

    [4]高程程,惠曉威.基于灰度共生矩陣的紋理特征提取[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2010(6):195-198.

    [5]姚宏宇,李弼程.基于廣義圖像灰度共生矩陣的圖像檢索方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2005(34):98-100.

    [6]郝玉保,王仁禮.改進(jìn)Tamura紋理特征的圖像檢索方法[J].測(cè)繪科學(xué),2010(4):136-138.

    [7]CHEN J,SHAN S G,HE C,et al.WLD:a robust local image descriptor[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2010(9):1705-1720.

    Abstract:Combining color features and texture features, this paper uses Euclidean distance to calculate the similarity of two images, and then retrieves the image. Firstly, the color feature is extracted and normalized in HSV space. Then, the feature values of gray level co-occurrence matrix(GLCM)are calculated and combined with Tamura features to form more abundant texture features. Finally, the final similarity is obtained by fusing color and texture features under different weights. Matlab experiments show that different kinds of images have different precision when assigning different weights of color features and texture features. Adjusting the feature weight of image can improve the precision ratio.

    Key words:image retrieval; GLCM; Tamura; multi-feature fusionendprint

    猜你喜歡
    圖像檢索
    基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢索方法研究
    圖像特征在區(qū)域范圍內(nèi)提取方法的研究
    基于Hadoop平臺(tái)的圖像檢索模型
    基于顏色特征的行李箱檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    基于內(nèi)容的圖像檢索算法技術(shù)研究
    基于SIFT算法的二進(jìn)制圖像檢索技術(shù)研究
    基于Hadoop分布式計(jì)算的圖像檢索方法
    基于分塊顏色核特征的圖像檢索方法
    服裝圖像檢索研究綜述
    基于金字塔梯度方向圖像特征的檢索模型設(shè)計(jì)
    高潮久久久久久久久久久不卡| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 欧美色欧美亚洲另类二区| 99久久精品国产亚洲精品| 国产亚洲欧美精品永久| 午夜成年电影在线免费观看| 国产激情欧美一区二区| 欧美乱色亚洲激情| 亚洲一区二区三区色噜噜| 999精品在线视频| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 美女免费视频网站| 18禁国产床啪视频网站| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 又大又爽又粗| 女警被强在线播放| 亚洲国产中文字幕在线视频| 波多野结衣巨乳人妻| 搞女人的毛片| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 最好的美女福利视频网| 久久天堂一区二区三区四区| 久久中文字幕人妻熟女| 国产精华一区二区三区| 亚洲精品国产一区二区精华液| 日韩欧美国产在线观看| 老司机深夜福利视频在线观看| 美女国产高潮福利片在线看| 悠悠久久av| 曰老女人黄片| 亚洲精品中文字幕在线视频| 一级a爱片免费观看的视频| 亚洲激情在线av| videosex国产| 麻豆av在线久日| 欧美日韩福利视频一区二区| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 成人三级做爰电影| 精品国产国语对白av| 美女国产高潮福利片在线看| 精品电影一区二区在线| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 亚洲国产欧洲综合997久久, | 两人在一起打扑克的视频| 99久久综合精品五月天人人| 国产精品一区二区免费欧美| 欧美日韩精品网址| 欧美av亚洲av综合av国产av| 国产成年人精品一区二区| 天天添夜夜摸| 麻豆成人午夜福利视频| 天堂影院成人在线观看| 国产伦在线观看视频一区| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产男靠女视频免费网站| 婷婷六月久久综合丁香| 国产伦人伦偷精品视频| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 99热只有精品国产| 国产成人精品无人区| 麻豆成人午夜福利视频| 久久热在线av| 亚洲av五月六月丁香网| 嫩草影视91久久| 国产精品久久久人人做人人爽| av有码第一页| 欧美黑人巨大hd| 无人区码免费观看不卡| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 色老头精品视频在线观看| 丝袜在线中文字幕| 精品国产一区二区三区四区第35| 亚洲精品美女久久av网站| 天天添夜夜摸| 日韩有码中文字幕| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 国产亚洲精品av在线| 国产精品免费视频内射| 999久久久精品免费观看国产| 亚洲美女黄片视频| 美女高潮到喷水免费观看| 人成视频在线观看免费观看| 1024手机看黄色片| 日本在线视频免费播放| 精品国产国语对白av| 亚洲成人免费电影在线观看| 日韩精品青青久久久久久| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 成人亚洲精品一区在线观看| 一本久久中文字幕| 在线观看免费午夜福利视频| 男女那种视频在线观看| 白带黄色成豆腐渣| 国产三级在线视频| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| av视频在线观看入口| 黄片大片在线免费观看| 欧美国产日韩亚洲一区| av电影中文网址| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 午夜免费观看网址| 亚洲七黄色美女视频| 国产极品粉嫩免费观看在线| 亚洲人成网站高清观看| 国产乱人伦免费视频| 国产三级在线视频| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 国产极品粉嫩免费观看在线| 午夜免费鲁丝| 身体一侧抽搐| 国内揄拍国产精品人妻在线 | 在线观看午夜福利视频| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 啦啦啦韩国在线观看视频| 国产乱人伦免费视频| 久久久久亚洲av毛片大全| 在线免费观看的www视频| 性色av乱码一区二区三区2| 久久久国产成人免费| 国产亚洲欧美精品永久| 亚洲最大成人中文| 亚洲自拍偷在线| 亚洲av成人av| 91国产中文字幕| 亚洲精品国产一区二区精华液| 久久久久精品国产欧美久久久| 中文资源天堂在线| 少妇粗大呻吟视频| 亚洲第一av免费看| 黑丝袜美女国产一区| 午夜免费激情av| 亚洲国产精品久久男人天堂| 成人国产综合亚洲| 午夜影院日韩av| 精品久久久久久,| 国产黄a三级三级三级人| 欧美在线一区亚洲| 日韩有码中文字幕| 精品久久久久久久久久免费视频| 国产精品98久久久久久宅男小说| 国产在线观看jvid| 黄色视频,在线免费观看| tocl精华| 两个人看的免费小视频| 熟女电影av网| 国产私拍福利视频在线观看| 色精品久久人妻99蜜桃| 国产av一区在线观看免费| 老司机深夜福利视频在线观看| 日韩精品青青久久久久久| 19禁男女啪啪无遮挡网站| www.www免费av| 老司机午夜福利在线观看视频| 成人三级做爰电影| 国语自产精品视频在线第100页| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 十八禁网站免费在线| 亚洲精华国产精华精| 欧美日韩福利视频一区二区| 热re99久久国产66热| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 午夜a级毛片| 在线免费观看的www视频| 69av精品久久久久久| 亚洲免费av在线视频| 波多野结衣巨乳人妻| 少妇粗大呻吟视频| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 日韩高清综合在线| 日韩欧美国产在线观看| 精品不卡国产一区二区三区| 国产私拍福利视频在线观看| 18美女黄网站色大片免费观看| av福利片在线| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 999久久久精品免费观看国产| 香蕉av资源在线| 久久久久国内视频| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲av中文字字幕乱码综合 | 男女下面进入的视频免费午夜 | 中文字幕久久专区| 欧美黑人精品巨大| 免费在线观看亚洲国产| 国产99白浆流出| 黑丝袜美女国产一区| 久久伊人香网站| 黄色 视频免费看| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 在线播放国产精品三级| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 中亚洲国语对白在线视频| 99久久综合精品五月天人人| 超碰成人久久| 成人三级黄色视频| 黄频高清免费视频| x7x7x7水蜜桃| 亚洲国产欧美网| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产又色又爽无遮挡免费看| 亚洲国产精品成人综合色| √禁漫天堂资源中文www| www日本在线高清视频| 亚洲美女黄片视频| 精品国产美女av久久久久小说| 日日干狠狠操夜夜爽| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 亚洲中文日韩欧美视频| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 久久精品国产清高在天天线| 成年人黄色毛片网站| 午夜福利成人在线免费观看| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 啦啦啦免费观看视频1| 亚洲av第一区精品v没综合| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 国产乱人伦免费视频| 久久99热这里只有精品18| 亚洲一码二码三码区别大吗| 桃色一区二区三区在线观看| 激情在线观看视频在线高清| 精品国产美女av久久久久小说| 这个男人来自地球电影免费观看| 中文字幕最新亚洲高清| 悠悠久久av| 国产精品久久久av美女十八| 天堂动漫精品| 亚洲欧美激情综合另类| av电影中文网址| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲国产看品久久| 免费搜索国产男女视频| 国产片内射在线| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 欧美激情 高清一区二区三区| 国产色视频综合| 中文字幕久久专区| 大型黄色视频在线免费观看| 91成年电影在线观看| 欧美色欧美亚洲另类二区| 美国免费a级毛片| 美女免费视频网站| 99riav亚洲国产免费| 观看免费一级毛片| 999久久久国产精品视频| 成人免费观看视频高清| 日韩有码中文字幕| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 国产精品影院久久| 亚洲性夜色夜夜综合| x7x7x7水蜜桃| 国产精品乱码一区二三区的特点| 国产欧美日韩一区二区三| 大香蕉久久成人网| 真人做人爱边吃奶动态| 亚洲真实伦在线观看| 性色av乱码一区二区三区2| 亚洲avbb在线观看| 国产精品免费视频内射| 免费高清视频大片| 欧美黄色淫秽网站| 亚洲中文日韩欧美视频| 在线观看一区二区三区| 一本一本综合久久| 99精品在免费线老司机午夜| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产欧美日韩精品亚洲av| 好男人在线观看高清免费视频 | 国产视频一区二区在线看| 日本精品一区二区三区蜜桃| 久久久国产成人免费| 看黄色毛片网站| 欧美精品亚洲一区二区| 国产爱豆传媒在线观看 | 日本精品一区二区三区蜜桃| 1024视频免费在线观看| 久久久久久久久免费视频了| www日本在线高清视频| 午夜免费观看网址| 免费搜索国产男女视频| 免费在线观看日本一区| 午夜影院日韩av| 久久久久久久精品吃奶| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 成人av一区二区三区在线看| 精品久久久久久久毛片微露脸| 十分钟在线观看高清视频www| 欧美精品啪啪一区二区三区| 欧美+亚洲+日韩+国产| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 精品日产1卡2卡| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 女性生殖器流出的白浆| 午夜成年电影在线免费观看| 少妇粗大呻吟视频| 女性生殖器流出的白浆| 国产精品久久电影中文字幕| 在线观看免费视频日本深夜| 国产精品日韩av在线免费观看| 十分钟在线观看高清视频www| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 2021天堂中文幕一二区在线观 | 这个男人来自地球电影免费观看| 亚洲中文日韩欧美视频| 欧美黑人精品巨大| 一进一出抽搐动态| 黄色毛片三级朝国网站| 日韩精品免费视频一区二区三区| 中文字幕人妻熟女乱码| 天天一区二区日本电影三级| 丰满的人妻完整版| 国产熟女午夜一区二区三区| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 亚洲专区中文字幕在线| cao死你这个sao货| 午夜免费鲁丝| avwww免费| 午夜精品在线福利| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 999久久久国产精品视频| 久久中文字幕人妻熟女| 日本三级黄在线观看| 91在线观看av| 国产高清激情床上av| 成人手机av| 日韩欧美在线二视频| 欧美三级亚洲精品| 欧美激情高清一区二区三区| 欧美激情极品国产一区二区三区| 国产单亲对白刺激| 久久久国产欧美日韩av| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 日本五十路高清| 久99久视频精品免费| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 欧美乱妇无乱码| 少妇 在线观看| 亚洲一码二码三码区别大吗| 老司机在亚洲福利影院| 啪啪无遮挡十八禁网站| 精品福利观看| 亚洲国产欧美一区二区综合| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 亚洲国产欧美一区二区综合| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲精品在线美女| 男人的好看免费观看在线视频 | 中文字幕人成人乱码亚洲影| 亚洲精品国产一区二区精华液| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲免费av在线视频| 婷婷精品国产亚洲av在线| 热99re8久久精品国产| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 免费在线观看黄色视频的| 欧美日韩黄片免| 高清毛片免费观看视频网站| 日韩中文字幕欧美一区二区| 午夜免费激情av| 亚洲熟女毛片儿| 麻豆av在线久日| 一级a爱视频在线免费观看| 99国产精品一区二区蜜桃av| 婷婷亚洲欧美| 国产精品 国内视频| 国产精品一区二区精品视频观看| 久久久久国内视频| 999久久久精品免费观看国产| 91国产中文字幕| 动漫黄色视频在线观看| 亚洲成av人片免费观看| 久久久久久九九精品二区国产 | 可以在线观看毛片的网站| 天堂动漫精品| 国产激情偷乱视频一区二区| 欧美性猛交黑人性爽| 免费一级毛片在线播放高清视频| 亚洲人成77777在线视频| 9191精品国产免费久久| or卡值多少钱| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 18禁美女被吸乳视频| 欧美精品啪啪一区二区三区| 最近最新免费中文字幕在线| 女同久久另类99精品国产91| 国产精华一区二区三区| 一区二区三区高清视频在线| 午夜激情福利司机影院| 精品久久久久久,| 久久草成人影院| 美女大奶头视频| 色av中文字幕| 国产av一区二区精品久久| √禁漫天堂资源中文www| 少妇被粗大的猛进出69影院| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 久久 成人 亚洲| 亚洲中文av在线| 麻豆一二三区av精品| 久久久久久国产a免费观看| 国产成人精品久久二区二区免费| 黑丝袜美女国产一区| 欧美乱色亚洲激情| 老鸭窝网址在线观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 最近最新免费中文字幕在线| 国产一区二区三区视频了| 亚洲人成电影免费在线| 午夜福利在线在线| 成熟少妇高潮喷水视频| 国产免费av片在线观看野外av| 久久国产精品人妻蜜桃| 美女高潮到喷水免费观看| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 亚洲免费av在线视频| 美女免费视频网站| 久久久久精品国产欧美久久久| 国产精品,欧美在线| 国产在线精品亚洲第一网站| 视频区欧美日本亚洲| 久久久久免费精品人妻一区二区 | 国产亚洲精品av在线| 午夜亚洲福利在线播放| 欧美不卡视频在线免费观看 | 精品久久久久久久久久久久久 | 亚洲国产中文字幕在线视频| 香蕉av资源在线| 午夜免费鲁丝| 嫩草影院精品99| 国产亚洲精品一区二区www| 国产伦人伦偷精品视频| 久久国产精品影院| 国产av又大| 韩国精品一区二区三区| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 亚洲天堂国产精品一区在线| 国产午夜精品久久久久久| netflix在线观看网站| 精品免费久久久久久久清纯| 国产精品一区二区精品视频观看| tocl精华| 国产三级在线视频| 色尼玛亚洲综合影院| 亚洲久久久国产精品| 国产激情欧美一区二区| 天堂动漫精品| 亚洲av成人一区二区三| cao死你这个sao货| 不卡一级毛片| 两性夫妻黄色片| 韩国精品一区二区三区| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 婷婷六月久久综合丁香| 久久青草综合色| 成在线人永久免费视频| 色婷婷久久久亚洲欧美| 青草久久国产| 亚洲真实伦在线观看| 午夜福利成人在线免费观看| 亚洲精品色激情综合| 久久 成人 亚洲| 国产亚洲精品久久久久5区| 欧美不卡视频在线免费观看 | 国产成人av激情在线播放| 午夜福利免费观看在线| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 给我免费播放毛片高清在线观看| 自线自在国产av| 国产单亲对白刺激| 久久中文看片网| 麻豆一二三区av精品| 男女之事视频高清在线观看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 热99re8久久精品国产| www日本黄色视频网| 久久人妻av系列| 成人亚洲精品一区在线观看| 激情在线观看视频在线高清| 国产av又大| 黄色 视频免费看| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 精品国产美女av久久久久小说| 日日夜夜操网爽| 国产黄色小视频在线观看| 女同久久另类99精品国产91| 美女 人体艺术 gogo| 国产成人系列免费观看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲av电影在线进入| 亚洲国产精品合色在线| 精品欧美国产一区二区三| 国产三级在线视频| 中文在线观看免费www的网站 | 一进一出抽搐动态| 在线观看一区二区三区| 国产精品电影一区二区三区| 午夜亚洲福利在线播放| 精品国产亚洲在线| 国产97色在线日韩免费| 国产私拍福利视频在线观看| 99久久99久久久精品蜜桃| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 国产欧美日韩精品亚洲av| 国产精品亚洲美女久久久| 日韩高清综合在线| 日本五十路高清| 国产成人啪精品午夜网站| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 国产成人av激情在线播放| 免费看美女性在线毛片视频| 日韩中文字幕欧美一区二区| e午夜精品久久久久久久| 男人舔女人下体高潮全视频| 精品国产乱子伦一区二区三区| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 在线观看免费午夜福利视频| 啦啦啦免费观看视频1| 我的亚洲天堂| 91av网站免费观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 国产国语露脸激情在线看| 国内揄拍国产精品人妻在线 | 波多野结衣av一区二区av| 国产高清videossex| 90打野战视频偷拍视频| 久久国产精品影院| aaaaa片日本免费| 草草在线视频免费看| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 亚洲人成77777在线视频| 国产精品99久久99久久久不卡| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 日韩欧美国产在线观看| 天天添夜夜摸| 一区二区三区激情视频| av片东京热男人的天堂| 欧美黄色片欧美黄色片| 美国免费a级毛片| 久久性视频一级片| 久久久久九九精品影院| 国产野战对白在线观看| 日本一本二区三区精品| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 亚洲中文字幕日韩| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 天天一区二区日本电影三级| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| av在线播放免费不卡| 久久青草综合色| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 90打野战视频偷拍视频| 国产亚洲av高清不卡| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产欧美日韩一区二区三| 搡老熟女国产l中国老女人| 亚洲五月婷婷丁香| 一级a爱片免费观看的视频| 黄色a级毛片大全视频| 两个人视频免费观看高清| 国产精品综合久久久久久久免费| 日韩欧美在线二视频| a级毛片a级免费在线| 久久香蕉精品热| 桃色一区二区三区在线观看| 男女床上黄色一级片免费看| 亚洲国产精品合色在线| 人人妻人人澡人人看| 欧美午夜高清在线| 搡老熟女国产l中国老女人| 两性夫妻黄色片| 亚洲国产看品久久| 人人妻人人看人人澡| 十八禁人妻一区二区| 美女大奶头视频| 可以在线观看毛片的网站| 中亚洲国语对白在线视频| 国产av在哪里看| 精品一区二区三区av网在线观看| 一夜夜www| 悠悠久久av| 成人18禁在线播放| 成在线人永久免费视频| 国产一级毛片七仙女欲春2 | 中文字幕人妻丝袜一区二区| 亚洲最大成人中文| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 国产私拍福利视频在线观看| 99国产精品一区二区三区| 亚洲成人久久爱视频| 1024香蕉在线观看| 一本综合久久免费| 一级作爱视频免费观看| 国产精品久久久人人做人人爽| 亚洲一区二区三区不卡视频| 久久久国产成人免费| 国产精品久久久人人做人人爽| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 99精品久久久久人妻精品| 国产精品久久久久久精品电影 | 嫁个100分男人电影在线观看| 久久国产乱子伦精品免费另类| 国产成人av激情在线播放| 夜夜爽天天搞| 婷婷精品国产亚洲av在线| 高潮久久久久久久久久久不卡| 欧美黑人巨大hd| 亚洲自拍偷在线| 国产精品野战在线观看| 久久久久九九精品影院| 精品国产一区二区三区四区第35|