• <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)
    精品久久久精品久久久| 国产极品天堂在线| 有码 亚洲区| 男女视频在线观看网站免费| 如何舔出高潮| 国产色婷婷99| 国产有黄有色有爽视频| 免费av毛片视频| 欧美zozozo另类| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 最近最新中文字幕大全电影3| 欧美不卡视频在线免费观看| 久久久久精品久久久久真实原创| 91久久精品国产一区二区成人| 人妻系列 视频| 久久久午夜欧美精品| 亚洲av.av天堂| 久久韩国三级中文字幕| 亚洲国产精品国产精品| 欧美日韩综合久久久久久| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 青春草亚洲视频在线观看| 久久久色成人| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲成色77777| 欧美bdsm另类| 免费观看性生交大片5| 麻豆av噜噜一区二区三区| 亚洲国产精品国产精品| 免费av不卡在线播放| 亚洲精品,欧美精品| 久久精品综合一区二区三区| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产伦精品一区二区三区四那| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 中文欧美无线码| 国产成人福利小说| 欧美xxxx性猛交bbbb| 青春草视频在线免费观看| 国产免费福利视频在线观看| xxx大片免费视频| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲成人中文字幕在线播放| 99热这里只有是精品50| 精品久久久久久成人av| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国产91av在线免费观看| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 晚上一个人看的免费电影| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 欧美成人精品欧美一级黄| 极品教师在线视频| 伊人久久国产一区二区| 熟妇人妻不卡中文字幕| 免费观看av网站的网址| 欧美另类一区| 久久精品国产亚洲网站| 伊人久久精品亚洲午夜| 亚洲国产精品专区欧美| 午夜免费激情av| 九九爱精品视频在线观看| 成年版毛片免费区| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 韩国高清视频一区二区三区| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 精华霜和精华液先用哪个| 听说在线观看完整版免费高清| 成人av在线播放网站| 国产成人a区在线观看| av福利片在线观看| av免费在线看不卡| 免费观看的影片在线观看| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| www.av在线官网国产| av国产免费在线观看| 久久97久久精品| 国产v大片淫在线免费观看| 99re6热这里在线精品视频| 国产黄频视频在线观看| 两个人视频免费观看高清| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 国产男女超爽视频在线观看| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲欧美日韩无卡精品| 久久6这里有精品| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 国产精品1区2区在线观看.| 国产精品av视频在线免费观看| 大片免费播放器 马上看| 国产乱人偷精品视频| 熟女电影av网| 亚洲国产欧美人成| 中文字幕亚洲精品专区| 免费观看av网站的网址| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产69精品久久久久777片| 日韩国内少妇激情av| 亚洲精品成人久久久久久| 两个人视频免费观看高清| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 人体艺术视频欧美日本| 黑人高潮一二区| 乱系列少妇在线播放| 看黄色毛片网站| 日韩av不卡免费在线播放| 淫秽高清视频在线观看| 极品教师在线视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 国产成人精品一,二区| 啦啦啦韩国在线观看视频| 国产熟女欧美一区二区| av免费观看日本| 精品一区在线观看国产| 乱人视频在线观看| 久久久久久久久中文| 精品久久久久久成人av| 在线播放无遮挡| 白带黄色成豆腐渣| 午夜日本视频在线| 久久久久久国产a免费观看| 亚洲人与动物交配视频| av在线老鸭窝| 成人亚洲欧美一区二区av| 精品国产三级普通话版| 亚洲精品久久午夜乱码| 男人狂女人下面高潮的视频| 内射极品少妇av片p| 日韩欧美 国产精品| 亚洲欧洲国产日韩| 亚洲精品国产成人久久av| 国精品久久久久久国模美| 中文欧美无线码| 久久精品国产自在天天线| 国产精品人妻久久久影院| 激情 狠狠 欧美| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 美女cb高潮喷水在线观看| 久99久视频精品免费| 18禁动态无遮挡网站| 夜夜爽夜夜爽视频| 麻豆成人av视频| 国产男女超爽视频在线观看| freevideosex欧美| 亚洲精品乱久久久久久| 一个人观看的视频www高清免费观看| 午夜激情福利司机影院| 天堂网av新在线| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 欧美一区二区亚洲| av黄色大香蕉| 中文字幕av成人在线电影| 一夜夜www| 亚洲精品国产av蜜桃| 最近中文字幕2019免费版| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 国产精品伦人一区二区| 成年版毛片免费区| 精品久久久久久久久亚洲| 亚洲国产精品专区欧美| 波多野结衣巨乳人妻| 看免费成人av毛片| av.在线天堂| 精华霜和精华液先用哪个| 高清av免费在线| 淫秽高清视频在线观看| 亚洲精品国产av成人精品| 亚洲精品第二区| 黄色欧美视频在线观看| 99久久九九国产精品国产免费| 在线观看av片永久免费下载| 亚洲乱码一区二区免费版| 久久久久久久午夜电影| 亚洲最大成人手机在线| 午夜福利成人在线免费观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 色综合色国产| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 久久久久九九精品影院| 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产黄片美女视频| 国产精品精品国产色婷婷| 别揉我奶头 嗯啊视频| 亚洲精品aⅴ在线观看| 国产综合精华液| 观看免费一级毛片| 欧美日韩精品成人综合77777| 大香蕉97超碰在线| 欧美人与善性xxx| 亚洲综合色惰| 欧美丝袜亚洲另类| 亚洲国产高清在线一区二区三| 亚洲精品国产成人久久av| 亚洲美女搞黄在线观看| 22中文网久久字幕| 能在线免费看毛片的网站| 波多野结衣巨乳人妻| 亚洲美女视频黄频| 天堂俺去俺来也www色官网 | 精品久久国产蜜桃| 极品少妇高潮喷水抽搐| 亚洲自拍偷在线| 国产亚洲av嫩草精品影院| 国产亚洲精品av在线| 高清日韩中文字幕在线| 晚上一个人看的免费电影| 永久免费av网站大全| 成人漫画全彩无遮挡| 在线观看人妻少妇| 亚洲精品日韩av片在线观看| 免费黄色在线免费观看| 亚洲色图av天堂| 日韩av免费高清视频| 中文字幕免费在线视频6| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 精品一区二区三卡| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 国产麻豆成人av免费视频| 国产精品.久久久| 日韩av免费高清视频| 国产91av在线免费观看| 国产精品无大码| 五月天丁香电影| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 高清av免费在线| 亚洲久久久久久中文字幕| 久久热精品热| 97热精品久久久久久| 亚洲无线观看免费| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲不卡免费看| 婷婷色麻豆天堂久久| 一区二区三区免费毛片| 国产一区二区三区综合在线观看 | 丰满人妻一区二区三区视频av| 青春草国产在线视频| 日本免费在线观看一区| 嫩草影院入口| 国产精品99久久久久久久久| 欧美另类一区| 国产免费又黄又爽又色| 一级毛片 在线播放| 亚洲成人一二三区av| 日韩欧美 国产精品| 午夜福利视频精品| 免费看光身美女| 亚洲av成人av| 99久久人妻综合| 街头女战士在线观看网站| 大香蕉97超碰在线| 欧美不卡视频在线免费观看| 校园人妻丝袜中文字幕| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 美女国产视频在线观看| 99热这里只有精品一区| 婷婷色综合大香蕉| 国产单亲对白刺激| 国产亚洲5aaaaa淫片| 日本欧美国产在线视频| av天堂中文字幕网| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲性久久影院| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产 一区精品| 欧美xxxx性猛交bbbb| 亚洲国产高清在线一区二区三| 成人午夜高清在线视频| 中文资源天堂在线| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 免费黄频网站在线观看国产| 精品一区二区免费观看| 久久久久久久国产电影| 中文欧美无线码| 一级av片app| 免费av不卡在线播放| 亚洲av一区综合| 免费观看精品视频网站| 国产 亚洲一区二区三区 | 啦啦啦啦在线视频资源| 国产黄色免费在线视频| 精品人妻熟女av久视频| 男的添女的下面高潮视频| 一本久久精品| 久久久久久久久久久免费av| 久久精品久久精品一区二区三区| 亚洲人成网站在线观看播放| 亚洲18禁久久av| 久久久久久久久久久丰满| 亚洲成人精品中文字幕电影| 美女高潮的动态| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 春色校园在线视频观看| 国产精品1区2区在线观看.| 最近中文字幕高清免费大全6| 免费av观看视频| 亚洲18禁久久av| 日韩欧美国产在线观看| 美女国产视频在线观看| 极品少妇高潮喷水抽搐| 七月丁香在线播放| 国产综合懂色| 色综合亚洲欧美另类图片| 欧美极品一区二区三区四区| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 亚洲欧美一区二区三区国产| 成人毛片60女人毛片免费| 国模一区二区三区四区视频| 国产男女超爽视频在线观看| 一区二区三区免费毛片| 久久久久久久久久久免费av| 性插视频无遮挡在线免费观看| 天天一区二区日本电影三级| 亚洲精品久久午夜乱码| 97超碰精品成人国产| 亚洲伊人久久精品综合| 乱系列少妇在线播放| 亚洲性久久影院| 看非洲黑人一级黄片| 日本av手机在线免费观看| 亚洲精品国产av蜜桃| 人体艺术视频欧美日本| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲精品国产av蜜桃| 亚洲欧美精品自产自拍| 成人特级av手机在线观看| 嘟嘟电影网在线观看| 欧美日韩综合久久久久久| 亚洲欧洲日产国产| 国产亚洲一区二区精品| 波野结衣二区三区在线| 少妇的逼好多水| 久久久久久久国产电影| 两个人的视频大全免费| 青春草亚洲视频在线观看| 极品少妇高潮喷水抽搐| 婷婷色麻豆天堂久久| 免费观看性生交大片5| 夜夜爽夜夜爽视频| 亚洲国产精品专区欧美| 国产精品久久久久久久久免| 中文天堂在线官网| 丝袜美腿在线中文| 国产黄片美女视频| 成人无遮挡网站| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 国产亚洲精品av在线| 国产亚洲最大av| 波多野结衣巨乳人妻| 亚洲国产欧美人成| 18+在线观看网站| 色综合站精品国产| 久久亚洲国产成人精品v| 一级毛片电影观看| 赤兔流量卡办理| 久久精品综合一区二区三区| 中文字幕久久专区| 草草在线视频免费看| 亚洲精品成人av观看孕妇| 午夜激情久久久久久久| 亚洲精品国产av成人精品| 99久国产av精品| 老司机影院毛片| 黑人高潮一二区| 超碰97精品在线观看| 国产高清不卡午夜福利| 国产一区亚洲一区在线观看| 97精品久久久久久久久久精品| 免费看不卡的av| 亚洲欧美日韩无卡精品| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 亚洲三级黄色毛片| 22中文网久久字幕| 久久精品久久精品一区二区三区| av在线老鸭窝| 欧美日韩精品成人综合77777| 国产亚洲精品久久久com| 亚洲无线观看免费| 国产精品一及| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 成人二区视频| 1000部很黄的大片| 嫩草影院新地址| 精品国内亚洲2022精品成人| 欧美日韩精品成人综合77777| 在线观看免费高清a一片| 高清毛片免费看| 欧美三级亚洲精品| 亚洲精品色激情综合| 水蜜桃什么品种好| 亚洲人成网站在线观看播放| 精华霜和精华液先用哪个| 午夜老司机福利剧场| 亚洲三级黄色毛片| 亚洲成人精品中文字幕电影| 亚洲四区av| 伊人久久精品亚洲午夜| 国产成年人精品一区二区| 久久久久精品性色| 久久久久久久亚洲中文字幕| 亚洲欧美精品自产自拍| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 国产视频内射| 99re6热这里在线精品视频| 黑人高潮一二区| 久久精品久久久久久久性| 熟女电影av网| 午夜亚洲福利在线播放| 免费黄频网站在线观看国产| 日本与韩国留学比较| 性插视频无遮挡在线免费观看| 天堂影院成人在线观看| 99久久九九国产精品国产免费| 国产精品人妻久久久影院| 久久精品夜色国产| 美女脱内裤让男人舔精品视频| av在线天堂中文字幕| 久久99热6这里只有精品| 全区人妻精品视频| 99九九线精品视频在线观看视频| 国产色爽女视频免费观看| 国产精品福利在线免费观看| 一区二区三区乱码不卡18| 久久久久久久久久成人| 国产精品一区二区三区四区久久| 91精品国产九色| 日韩一本色道免费dvd| 精品久久久精品久久久| 特级一级黄色大片| 久久人人爽人人爽人人片va| 国产久久久一区二区三区| 蜜臀久久99精品久久宅男| 亚洲四区av| 欧美最新免费一区二区三区| 精品人妻熟女av久视频| 少妇熟女aⅴ在线视频| 色综合站精品国产| 免费黄网站久久成人精品| 久久久久久久久久久免费av| 国产一区亚洲一区在线观看| 成年免费大片在线观看| 99re6热这里在线精品视频| 777米奇影视久久| 日韩一区二区三区影片| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 免费大片黄手机在线观看| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 欧美激情在线99| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 色哟哟·www| 成人亚洲精品av一区二区| 免费观看在线日韩| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 国产激情偷乱视频一区二区| 亚洲精品乱久久久久久| 亚洲不卡免费看| av国产免费在线观看| 国产视频内射| 大陆偷拍与自拍| 中文欧美无线码| 国产成人aa在线观看| 赤兔流量卡办理| 99视频精品全部免费 在线| 日日干狠狠操夜夜爽| 亚洲,欧美,日韩| 久久久久久国产a免费观看| 成人美女网站在线观看视频| 亚洲国产精品专区欧美| 国产精品蜜桃在线观看| 22中文网久久字幕| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 国产成人一区二区在线| 综合色av麻豆| 日韩一区二区视频免费看| 99久久精品热视频| 亚洲美女搞黄在线观看| 26uuu在线亚洲综合色| 婷婷色av中文字幕| 2022亚洲国产成人精品| 精品一区二区三区视频在线| 精品熟女少妇av免费看| 性色avwww在线观看| 大陆偷拍与自拍| av国产久精品久网站免费入址| av天堂中文字幕网| 在线观看免费高清a一片| 欧美激情久久久久久爽电影| 搡老妇女老女人老熟妇| 麻豆成人av视频| 国产精品女同一区二区软件| 久久久久免费精品人妻一区二区| 久久久精品欧美日韩精品| 成人午夜精彩视频在线观看| 免费电影在线观看免费观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 精品一区二区免费观看| 亚洲在线自拍视频| 视频中文字幕在线观看| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 精品久久久久久久末码| 中文天堂在线官网| 久久久久久久国产电影| 亚洲内射少妇av| 看免费成人av毛片| 国产淫片久久久久久久久| 国产精品无大码| 国产色爽女视频免费观看| 成人漫画全彩无遮挡| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 久久精品国产自在天天线| 午夜精品一区二区三区免费看| 18禁在线播放成人免费| 国产精品久久久久久久电影| 国产亚洲一区二区精品| 97超视频在线观看视频| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 亚洲高清免费不卡视频| 久久久亚洲精品成人影院| 中文字幕亚洲精品专区| 精品久久久久久久久av| 看十八女毛片水多多多| 最近2019中文字幕mv第一页| 亚洲怡红院男人天堂| 国产午夜精品一二区理论片| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 午夜日本视频在线| 国产在视频线在精品| 91久久精品国产一区二区三区| av在线亚洲专区| 婷婷色综合www| 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| 亚洲av日韩在线播放| 国产精品久久久久久久久免| 日韩大片免费观看网站| 最近最新中文字幕大全电影3| 亚洲精品色激情综合| 午夜久久久久精精品| 秋霞伦理黄片| 亚洲av福利一区| 久久久精品免费免费高清| 精品久久久久久久久av| 人妻一区二区av| 日韩av在线大香蕉| 熟女电影av网| 国产黄色视频一区二区在线观看| 亚洲自拍偷在线| 日本三级黄在线观看| 亚州av有码| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 久久久国产一区二区| 日韩在线高清观看一区二区三区| 免费观看无遮挡的男女| 在线a可以看的网站| 亚洲国产色片| 亚洲欧美精品专区久久| 99热全是精品| 国产一区二区在线观看日韩| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 高清av免费在线| 久久精品国产亚洲av天美| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 夜夜爽夜夜爽视频| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 麻豆乱淫一区二区| av播播在线观看一区| 国产中年淑女户外野战色| 亚洲精品视频女| 在线免费十八禁| 只有这里有精品99| 婷婷色av中文字幕| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 亚洲av成人精品一区久久| 舔av片在线| 国产伦理片在线播放av一区| 高清av免费在线| kizo精华| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 免费无遮挡裸体视频| 亚洲国产最新在线播放| 精品一区二区三区人妻视频| 免费黄色在线免费观看| 美女大奶头视频| 午夜久久久久精精品| 色哟哟·www| 欧美人与善性xxx| 美女内射精品一级片tv| 三级国产精品欧美在线观看| a级毛色黄片| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 色综合站精品国产| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 最近手机中文字幕大全| 久久久亚洲精品成人影院| 免费看日本二区| 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 | 在线免费十八禁| 国产精品无大码| 国产在视频线在精品| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 欧美+日韩+精品| 日韩欧美精品免费久久| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 91精品国产九色| 亚洲精品色激情综合| 97在线视频观看| 亚洲第一区二区三区不卡| 欧美 日韩 精品 国产|