• <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 ?

    衛(wèi)星影像匹配的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

    2018-06-25 03:17:14范大昭張永生
    測繪學(xué)報 2018年6期
    關(guān)鍵詞:深度特征方法

    范大昭,董 楊,張永生

    信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院,河南 鄭州 450001

    近年來,遙感信息數(shù)據(jù)處理進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代[1-2],衛(wèi)星影像呈井噴式涌現(xiàn),人們對影像處理技術(shù)的準(zhǔn)確性和時效性提出了較高要求。處理衛(wèi)星影像的基礎(chǔ)性工作之一是進(jìn)行影像間的匹配。通常的影像匹配思路是:首先進(jìn)行影像特征點檢測,然后進(jìn)行特征點描述,最后進(jìn)行描述符間的相似性匹配。傳統(tǒng)的影像特征點檢測算法主要包括:高斯拉普拉斯(Laplace of Gaussian,LOG)檢測算法[3]、Harris檢測算法[4]、SIFT(scale-invariant feature transform)檢測算法[5]等。常用的影像特征描述符主要包括:SIFT特征描述符及其衍生算法[6-7]、brief特征描述符及其衍生算法[8-9]等。影像描述符間的匹配實現(xiàn)則主要是通過近似最鄰近搜索,以找到描述符之間歐氏距離最短的對應(yīng)特征點[10-11]。針對于描述符能否對具體問題進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化,可將描述符分為兩種:面向結(jié)構(gòu)的描述符和面向?qū)ο蟮拿枋龇F渲?,面向結(jié)構(gòu)的描述符是指具有固定流程參數(shù)的特征描述符,面向?qū)ο蟮拿枋龇侵改軌蛎嫦蚓唧w問題自適應(yīng)生成流程參數(shù)的特征描述符。傳統(tǒng)的手工設(shè)計描述符能夠在某些方面具有較好的普適表現(xiàn)(如抗尺度變化、抗仿射變化等),但大多是面向結(jié)構(gòu)的描述符,其對于具體衛(wèi)星影像中內(nèi)含的先驗?zāi)J?,很難實現(xiàn)有針對性的優(yōu)化。在大多數(shù)具體問題中,涉及的衛(wèi)星影像多為單個或數(shù)個相機(jī)遠(yuǎn)距離成像拍攝而來,成像對象也多為山區(qū)、平地、居民地、湖泊等多種類型,同一類型對象在衛(wèi)星影像上呈現(xiàn)出一定規(guī)律的內(nèi)蘊模式。若能充分利用這些良好的先驗特性,則有望進(jìn)一步提高衛(wèi)星影像的匹配正確率與數(shù)據(jù)處理效率。因此,設(shè)計一種面向?qū)ο蟮钠ヅ淞鞒?,尋找衛(wèi)星影像內(nèi)蘊的先驗?zāi)J?,實現(xiàn)具體問題的自適應(yīng)處理,以進(jìn)一步提高衛(wèi)星影像的匹配豐富度與準(zhǔn)確率,具有重要的研究意義。

    當(dāng)前,隨著計算機(jī)軟硬件水平的提升,深度學(xué)習(xí)方法發(fā)展迅猛,在計算機(jī)視覺、機(jī)器視覺、模式識別等相關(guān)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)方法一般是指利用含多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行經(jīng)驗數(shù)據(jù)的自動擬合,得到先驗參數(shù),據(jù)此實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)的自動處理。深度學(xué)習(xí)方法是一種典型的面向?qū)ο蠓椒?,能夠針對具體的數(shù)據(jù)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,具有較大的應(yīng)用潛力。近年來,有不少學(xué)者利用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了影像局部描述符提取的研究。其中,文獻(xiàn)[12]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了窄基線下的影像立體匹配研究;文獻(xiàn)[13]研究了多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在影像塊匹配中的性能;文獻(xiàn)[14]則設(shè)計了一種MatchNet模型,進(jìn)行影像特征描述符的提取與匹配。然而,這些研究多是面向較為雜亂的近景影像處理問題,對衛(wèi)星影像中的匹配問題卻少有涉及。

    傳統(tǒng)的面向結(jié)構(gòu)的影像匹配算法并不能很好地處理異源、多時相及多分辨率衛(wèi)星影像間的匹配問題。衛(wèi)星影像相對近景影像,影像目標(biāo)相對較為單一,內(nèi)容變化相對簡單。本文試圖通過深度學(xué)習(xí)方法,將近年來發(fā)展較快的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運用到衛(wèi)星影像特征匹配中,自動學(xué)習(xí)影像間的匹配模式,實現(xiàn)一種面向?qū)ο蟮男l(wèi)星影像間自動匹配流程,得到更為豐富和更高準(zhǔn)確率的匹配點對。

    1 影像特征點匹配算法

    1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱為多層感知機(jī)[15],在層內(nèi)使用激勵函數(shù)進(jìn)行響應(yīng),層間使用全連接進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞,訓(xùn)練中使用反向傳播(back propagation,BP)算法[16]進(jìn)行學(xué)習(xí),如圖1所示。假設(shè)P={p1,p2,…,pn}為層輸入,Q={q1,q2,…,qm}為層輸出,則在全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對于第i個輸出qi,其計算為

    (1)

    式中,W={w1,w2,…,wn}為權(quán)重向量,b為偏差值,f(x)為激勵函數(shù)。

    然而,由式(1)及圖1可以看出,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的不斷增加,待訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)急劇增長,網(wǎng)絡(luò)參數(shù)求解越發(fā)困難。針對這一問題,可采用“卷積核”簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而極大縮減待求參數(shù),進(jìn)一步提高訓(xùn)練過程的魯棒性,如圖2所示。對于二維離散影像I(x,y),對其利用卷積核f(s,t)進(jìn)行操作,可得到新影像I′(x,y),計算式如下

    (2)

    在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,利用式(2)代替式(1)中的WTP項,從而可減少待求參數(shù)數(shù)量,增加整體網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性。

    圖1 典型全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Typical fully connected neural network structure

    1.2 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像匹配模型

    提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理性能的方法之一是增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù),形成深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已有不少學(xué)者對此進(jìn)行了研究,取得了一些研究成果[17-18]。然而,現(xiàn)有的研究多是針對近景影像,且目標(biāo)多是影像分類或模式識別,對于衛(wèi)星影像間的匹配問題少有研究。本文在已有的用于影像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上,通過模型優(yōu)化,使新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更加適用于衛(wèi)星影像匹配,從而實現(xiàn)一種面向?qū)ο蟮挠跋衿ヅ淠P汀?/p>

    圖2 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Typical convolution neural network structure

    1.2.1 兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    傳統(tǒng)意義的影像分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練分為兩部分輸入:一是影像數(shù)據(jù),二是影像對應(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。前者提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際輸入值,后者提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸出值。前者經(jīng)過前饋網(wǎng)絡(luò)計算標(biāo)簽輸出值,后者結(jié)合標(biāo)簽輸出值經(jīng)過后饋網(wǎng)絡(luò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值,從而實現(xiàn)整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷迭代優(yōu)化。衛(wèi)星影像特征點的匹配,實質(zhì)是進(jìn)行特征點對局部影像灰度的分析比較,從而判斷是否為同名點對。因此,可將待比較的特征點對局部影像看作為兩通道影像(彩色影像可看為六通道,原理與兩通道相同,下文不再單獨論述),作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像輸入值。其中兩個通道值分別對應(yīng)兩個待匹配點的局部灰度值。對應(yīng)的影像數(shù)據(jù)標(biāo)簽可分為兩類:一類是正確同名點對局部影像合成的兩通道影像,另一類是錯誤同名點對局部影像合成的兩通道影像。由此,衛(wèi)星影像的匹配問題可轉(zhuǎn)換為兩通道影像的分類問題。

    在文獻(xiàn)[13]研究成果的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計了兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(2 channel deep convolution neural network,2chDCNN),如圖3所示。2chDCNN輸入數(shù)據(jù)為待匹配點對局部影像合成的兩通道影像,輸出數(shù)據(jù)為1維標(biāo)量。首先,進(jìn)行4次卷積和ReLu操作;然后,進(jìn)行MaxPooling操作;隨后,再進(jìn)行3次卷積和ReLu操作;最后,進(jìn)行扁平化與兩次全連接操作。兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建簡單、易于訓(xùn)練,能夠自動學(xué)習(xí)衛(wèi)星影像間的匹配模式,實現(xiàn)了面向?qū)ο蟮钠ヅ溥^程。但其輸入局部影像塊為固定大小,在衛(wèi)星影像尺度學(xué)習(xí)方面有一定缺陷,還需進(jìn)一步優(yōu)化。

    圖3 兩通道深度卷積網(wǎng)絡(luò)Fig.3 2 channel deep convolution neural network

    1.2.2 優(yōu)化的兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)字?jǐn)z影測量中特征描述符的提取過程,分析傳統(tǒng)特征描述符的抗尺度變換特性,本文在兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前端,加入空間尺度卷積層,以加強整體網(wǎng)絡(luò)的抗尺度特性??紤]到sift特征提取過程中,尺度空間是保證sift特征具有良好抗尺度變換特性的重要因素之一。因此,可對輸入影像進(jìn)行金字塔影像生成處理,并加入兩層卷積層用于模擬整體尺度空間的生成過程。為保證隨后處理過程的簡潔,將金字塔影像復(fù)制擴(kuò)展到原始影像維度,如圖4所示。這樣兩通道影像經(jīng)過金字塔處理變?yōu)榱ǖ烙跋瘢?jīng)過空間卷積層處理變?yōu)槌叨忍卣饔跋?,再進(jìn)行2chDCNN中的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。在處理過程中,變換后的六通道影像對應(yīng)標(biāo)簽依然為原始標(biāo)簽值。

    圖5即為設(shè)計的基于空間尺度的兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(based-spatial-scale 2 channel deep convolution neural network,BSS-2chDCNN)。由于在2chDCNN網(wǎng)絡(luò)前端加入了空間尺度卷積層,使其能更好地學(xué)習(xí)局部影像間的尺度模式,增加了整體模型的魯棒性。

    圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中影像金字塔過程Fig.4 Image pyramid process in neural network

    圖5 基于空間尺度的兩通道深度卷積網(wǎng)絡(luò)Fig.5 Based-spatial-scale 2 channel deep convolution neural network

    1.3 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星影像匹配

    考慮到之前論述的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與衛(wèi)星影像的特殊性,設(shè)計如下的衛(wèi)星影像匹配流程:①特征點檢測;②基于衛(wèi)星輔助參數(shù)的特征點對預(yù)匹配;③基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部影像模式匹配。具體匹配流程如圖6所示。

    圖6 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星影像匹配流程Fig.6 Satellite image matching process based on deep convolution neural network

    上述流程中,步驟①中特征點檢測可采用傳統(tǒng)的Harris角點檢測算子等方法進(jìn)行實現(xiàn);步驟②中特征點對預(yù)匹配是指利用衛(wèi)星影像概率地理坐標(biāo)信息進(jìn)行匹配點對范圍約束,從而縮短整體匹配時間;步驟③中采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對約束范圍內(nèi)的匹配點對進(jìn)行遍歷匹配判斷,對于每一點取概率得分最高且大于閾值者為最佳匹配點。

    2 試驗及結(jié)果分析

    試驗首先著重對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型匹配的可行性進(jìn)行分析,然后進(jìn)行實際衛(wèi)星影像的匹配試驗,并設(shè)計了與10種傳統(tǒng)衛(wèi)星影像匹配方法的對比試驗。試驗硬件平臺采用Intel i7 CPU、GTX 980M GPU以及16G內(nèi)存配置,采用Torch7[19]、MXNet(arXiv:1410.0759,2014)及英偉達(dá)cuDNN(arXiv:1107.2490,2011)實現(xiàn)具體深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配流程。

    2.1 兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配試驗

    試驗采用兩組數(shù)據(jù),具體參數(shù)及部分影像截圖如表1及圖7所示。GFG數(shù)據(jù)集中,谷歌影像為高分辨率正射拼接影像,高分四號衛(wèi)星影像為較低分辨率的原始傾斜影像。由圖7可以看出,谷歌及高分四號衛(wèi)星影像由于分辨率及影像獲取環(huán)境的不同,同名特征點對相同大小局部區(qū)域的影像灰度特征差別較大,采用傳統(tǒng)匹配算法進(jìn)行影像匹配難度較大。由于使用的影像具有不同的空間分辨率,GFG數(shù)據(jù)集可以較好地驗證本文算法提出的空間尺度卷積層的效用。THD數(shù)據(jù)集為天繪衛(wèi)星三線陣相機(jī)拍攝的影像,可用于進(jìn)一步驗證本文提出模型的有效性。

    表1 試驗數(shù)據(jù)信息介紹

    圖7 試驗數(shù)據(jù)部分示意Fig.7 Display of experimental data

    試驗中提取局部影像塊的尺寸為32×32像素,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練最大迭代次數(shù)設(shè)置為100次,訓(xùn)練塊大小設(shè)置為256,采用ASGD(average stochastic gradient descent)方法[22]進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化,學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.1,權(quán)重下降值設(shè)置為0.000 5。

    試驗中采用TPR(true positive rate)、FPR95(false positive rate at 95% recall)與ROC(receiver operating characteristic)曲線進(jìn)行模型性能的評估。其中,TPR表征的是模型測試的正確率;FPR95表征的是模型在召回率為95%情況下的錯判率(false positive rate,F(xiàn)PR);ROC曲線橫軸為FPR值,縱軸為對應(yīng)TPR值[21-22]。其中,TPR與FPR的計算公式如下所示

    (3)

    (4)

    圖8 GFG訓(xùn)練集TPR統(tǒng)計Fig.8 TPR results of GFG training set

    由圖8可以看出:利用GFG數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練時,優(yōu)化的BSS-2chDCNN模型能夠在迭代計算13次后就達(dá)到99%的訓(xùn)練集正確率,而2chDCNN模型則要迭代計算74次后才能達(dá)到99%的訓(xùn)練集正確率。這說明優(yōu)化模型中空間尺度卷積層發(fā)揮了積極效用,能夠迅速地學(xué)習(xí)影像匹配模式中的尺度因子,從而極大地減少了模型迭代訓(xùn)練次數(shù)。由圖8可以看出利用GFG數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試時,優(yōu)化的BSS-2chDCNN模型相對2chDCNN模型具有較低的FPR95值以及較好的ROC曲線。由此也說明了BSS-2chDCNN模型相對2chDCNN模型具有較好的穩(wěn)健性。

    圖9 GFG測試集ROC曲線統(tǒng)計Fig.9 ROC results of GFG test set

    利用THD數(shù)據(jù)集進(jìn)一步測試BSS-2chDCNN模型,部分計算結(jié)果如表2所示。

    表2 THD數(shù)據(jù)集試驗結(jié)果統(tǒng)計

    由表2可以看出,本文設(shè)計的BSS-2chDCNN模型能夠較好地處理THD數(shù)據(jù)集影像,具有較好的穩(wěn)健性。這進(jìn)一步驗證了利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行衛(wèi)星影像匹配的可行性。

    2.2 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星影像匹配試驗

    采用某區(qū)域高分四號衛(wèi)星影像與谷歌衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗,如圖10所示。高分四號衛(wèi)星影像大小為1625×1625像素,分辨率約為70 m;谷歌衛(wèi)星影像大小為1855×1855像素,分辨率約為50 m。試驗數(shù)據(jù)為典型的異源、多時相、多分辨率影像,利用其進(jìn)行對比試驗,能夠在一定程度上檢測本文算法的性能。

    試驗設(shè)計了與多種常用影像匹配方法的對比,包括SIFT特征提取與描述方法[5]、SURF特征提取與描述方法[7]、KAZE特征提取與描述方法[23]、AKAZE特征提取與描述方法[24]、ORB特征提取與描述方法[25]、BRISK特征提取與描述方法[26]、FAST特征提取方法[27]、AGAST特征提取方法[28]、Harris特征提取方法[29]、Shi-Tomasi特征提取方法[30]等。具體對比試驗方法設(shè)計如表3所示。

    圖10 匹配對比試驗影像數(shù)據(jù)示意Fig.10 Image data for matching contrast experiment

    試驗序號特征檢測方法描述符生成方法描述符匹配方法1SIFTSIFTANN2SURFSURFANN3KAZEKAZEBF4AKAZEAKAZEBF5ORBORBBF-Hamming6BRISKBRISKBF7FASTSIFTANN8AGASTSIFTANN9HarrisSIFTANN10Shi-TomasiSIFTANN

    描述符匹配方法中,SIFT與SURF描述符采用快速近似最近鄰(approximate nearest neighbor,ANN)方法進(jìn)行搜索,利用歐氏距離進(jìn)行相似性判斷;KAZE、AKAZE與BRISK描述符采用暴力搜索(brute force,BF)方法進(jìn)行搜索,利用歐氏距離進(jìn)行相似性判斷;ORB描述符采用暴力搜索方法進(jìn)行搜索,利用漢明距離進(jìn)行相似性判斷。在設(shè)計的10種試驗中,為了便于進(jìn)行定量對比,基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星影像匹配試驗,采用對應(yīng)特征檢測算法進(jìn)行衛(wèi)星影像特征點的檢測,設(shè)置尋找待匹配點的范圍大小為51×51像素,得分最低閾值設(shè)置為0.9,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用BSS-2chDCNN模型,并利用GFG數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練。最終試驗結(jié)果如表4及圖11至圖20所示。

    圖11至圖20中,每張小圖上半部分為谷歌衛(wèi)星影像,下半部分為高分四號衛(wèi)星影像;圖11—20中(a)圖為檢測到的特征點分布示意圖,藍(lán)色點為檢測到的特征點,對應(yīng)表4中的谷歌影像提取特征點數(shù)與高分影像提取特征點數(shù)兩欄;圖11—20中(b)圖為傳統(tǒng)匹配方法得到的匹配點對結(jié)果示意圖,青色線為匹配特征點對間的連線,對應(yīng)表4中傳統(tǒng)方法匹配數(shù)一欄;圖11—20中(c)圖為基于BSS-2chDCNN方法得到的匹配點對結(jié)果示意圖,青色線為匹配特征點對間的連線,對應(yīng)表4中基于BSS-2chDCNN方法匹配數(shù)一欄??梢钥闯?,在相同特征檢測點的情況下,本文方法能夠得到更為豐富的匹配結(jié)果。

    表4 匹配結(jié)果統(tǒng)計信息

    圖12 SURF對比試驗結(jié)果Fig.12 Matching results based on SURF

    圖13 KAZE對比試驗結(jié)果Fig.13 Matching results based on KAZE

    圖14 AKAZE對比試驗結(jié)果Fig.14 Matching results based on AKAZE

    圖15 ORB對比試驗結(jié)果Fig.15 Matching results based on ORB

    圖17 FAST+sift對比試驗結(jié)果Fig.17 Matching results based on FAST+sift

    利用傳統(tǒng)方法和本文方法分別進(jìn)行匹配試驗后,為了進(jìn)一步對匹配結(jié)果進(jìn)行分析,對其進(jìn)行RANSAC(random sample consensus)提純[11]并統(tǒng)計相應(yīng)正確率,結(jié)果如表4。需要說明的是,試驗中是利用基本矩陣模型進(jìn)行的RANSAC提純操作,誤匹配點對被全部剔除,但同時一些正確匹配點對也會被當(dāng)作誤匹配點對剔除。由表4可以看出,對于本文試驗數(shù)據(jù)而言,對比試驗中的10種傳統(tǒng)特征匹配流程未能得到或僅得到較少的匹配點對,而本文提出的方法則能夠提出較為豐富且準(zhǔn)確率較高的匹配點對,最終匹配提純結(jié)果的正確率在90%以上。這進(jìn)一步說明本文設(shè)計的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星影像匹配方法的正確性和可行性。

    圖18 Agast+sift對比試驗結(jié)果Fig.18 Matching results based on Agast+sift

    圖19 Harris+sift對比試驗結(jié)果Fig.19 Matching results based on Harris+sift

    圖20 Shi-Tomasi+sift對比試驗結(jié)果Fig.20 Matching results based on Shi-Tomasi+sift

    3 結(jié)束語

    影像匹配是數(shù)字?jǐn)z影測量與計算機(jī)視覺中重要的研究課題,如何高效、穩(wěn)健地進(jìn)行基于特征的影像匹配是眾多學(xué)者的研究方向。本文結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想,從另一個角度對這一經(jīng)典問題進(jìn)行了研究,實現(xiàn)了一種面向?qū)ο蟮男l(wèi)星影像匹配方法。本文設(shè)計了一種兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計提出一種空間尺度卷積層結(jié)構(gòu),用于解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中輸入數(shù)據(jù)的多尺度問題。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星影像匹配流程,實現(xiàn)了面向?qū)ο蟮男l(wèi)星影像匹配。試驗表明,本文提出的兩通道深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型,能夠較好地進(jìn)行衛(wèi)星影像匹配模式的學(xué)習(xí),基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像匹配能夠較好地進(jìn)行衛(wèi)星影像間的高效、穩(wěn)健匹配。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 李德仁. 展望大數(shù)據(jù)時代的地球空間信息學(xué)[J]. 測繪學(xué)報, 2016, 45(4): 379-384. DOI: 10.11947/j.AGCS.2016.20160057.

    LI Deren. Towards Geo-spatial Information Science in Big Data Era[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2016, 45(4): 379-384. DOI: 10.11947/j.AGCS.2016.20160057.

    [2] 李德仁, 張良培, 夏桂松. 遙感大數(shù)據(jù)自動分析與數(shù)據(jù)挖掘[J]. 測繪學(xué)報, 2014, 43(12): 1211-1216. DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0187.

    LI Deren, ZHANG Liangpei, XIA Guisong. Automatic Analysis and Mining of Remote Sensing Big Data[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2014, 43(12): 1211-1216. DOI: 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0187.

    [3] 嚴(yán)國萍, 何俊峰. 高斯-拉普拉斯邊緣檢測算子的擴(kuò)展研究[J]. 華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2006, 34(10): 21-23.

    YAN Guoping, HE Junfeng. Extended Laplacian of Gaussian Operator for Edge Detection[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology (Nature Science Edition), 2006, 34(10): 21-23.

    [4] 趙萬金, 龔聲蓉, 劉純平, 等. 一種自適應(yīng)的Harris角點檢測算法[J]. 計算機(jī)工程, 2008, 34(10): 212-214, 217.

    ZHAO Wanjin, GONG Shengrong, LIU Chunping, et al. Adaptive Harris Corner Detection Algorithm[J]. Computer Engineering, 2008, 34(10): 212-214, 217.

    [5] LOWE D G. Distinctive Image Features from Scale-invariant Keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91-110.

    [6] KE Yan, SUKTHANKAR R. PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors[C]∥ Proceedings of the IEEE Computer Society Computer Vision and Pattern Recognition. Washington, DC: IEEE, 2004: 506-513.

    [7] BAY H, TUYTELAARS T, VAN GOOL L. SURF: Speeded up Robust Features[M]∥LEONARDIS A, BISCHOF H, PINZ A. Computer Vision-ECCV 2006. Berlin: Springer, 2006: 404-417.

    [8] CALONDER M, LEPETIT V, STRECHA C, et al. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features[M]∥DANIILIDIS K, MARAGOS P, PARAGIOS N. Computer Vision-ECCV 2010. Berlin: Springer, 2010: 778-792.

    [9] CALONDER M, LEPETIT V, OZUYSAL M, et al. BRIEF: Computing a Local Binary Descriptor Very Fast[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012, 34(7): 1281-1298.

    [10] 許允喜, 陳方. 局部圖像描述符最新研究進(jìn)展[J]. 中國圖象圖形學(xué)報, 2015, 20(9): 1133-1150.

    XU Yunxi, CHEN Fang. Recent Advances in Local Image Descriptor[J]. Journal of Image and Graphics, 2015, 20(9): 1133-1150.

    [11] 董楊, 范大昭, 紀(jì)松, 等. 主成分分析的匹配點對提純方法[J]. 測繪學(xué)報, 2017, 46(2): 228-236. DOI: 10.11947/j.AGCS.2017.20160250.

    DONG Yang, FAN Dazhao, JI Song, et al. The Purification Method of Matching Points Based on Principal Component Analysis[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2017, 46(2): 228-236. DOI: 10.11947/j.AGCS.2017.20160250.

    [12] ?BONTAR J, LECUN Y. Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network[C]∥IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Boston, MA: IEEE, 2015: 1592-1599.

    [13] ZAGORUYKO S, KOMODAKIS N. Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks[C]∥IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Boston, MA: IEEE, 2015: 4353-4361.

    [14] HAN Xufeng, LEUNG T, JIA Yangqing, et al. MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-based Matching[C]∥IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Boston, MA: IEEE, 2015: 3279-3286.

    [15] PAL S K, MITRA S. Multilayer Perceptron, Fuzzy Sets, and Classification[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 1992, 3(5): 683-697.

    [16] TRAPPEY A J C, HSU F C, TRAPPEY C V, et al. Development of a Patent Document Classification and Search Platform Using a Back-propagation Network[J]. Expert Systems with Applications, 2006, 31(4): 755-765.

    [17] SZEGEDY C, LIU Wei, JIA Yangqing, et al. Going Deeper with Convolutions[C]∥IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Boston, MA: IEEE, 2015: 1-9.

    [18] ?BONTAR J, LECUN Y. Stereo Matching by Training A Convolutional Neural Network to Compare Image Patches[J]. The Journal of Machine Learning Research, 2016, 17(1): 2287-2318.

    [19] COLLOBERT R, KAVUKCUOGLU K, FARABET C. Torch7: A Matlab-like Environment for Machine Learning[C]∥Neural Information Processing Systems Workshop. [s.l]: BigLearn, 2011.

    [20] CHEN Tianqi, LI Mu, LI Yutian, et al. MXNet: A Flexible and Efficient Machine Learning Library for Heterogeneous Distributed Systems[R].Nanjin:Neural Information Processing Systems, Workshop on Machine Learning Systems, 2015.

    [21] BROWN M, HUA Gang, WINDER S. Discriminative Learning of Local Image Descriptors[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011, 33(1): 43-57.

    [22] 杜玉龍, 李建增, 張巖, 等. 基于深度交叉CNN和免交互GrabCut的顯著性檢測[J]. 計算機(jī)工程與應(yīng)用, 2017, 53(3): 32-40.

    DU Yulong, LI Jianzeng, ZHANG Yan, et al. Saliency Detection Based on Deep Cross CNN and Non-interaction GrabCut[J]. Computer Engineering and Applications, 2017, 53(3): 32-40.

    [23] ALCANTARILLA P F, BARTOLI A, DAVISON A J. KAZE Features[M]∥FITZGIBBON A, LAZEBNIK S, PERONA P, et al. Computer Vision-ECCV 2012. Berlin, Heidelberg: Springer, 2012.

    [24] ALCANTARILLA P F, NUEVO J, BARTOLI A. Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces[C]∥Proceedings British Machine Vision Conference 2013. Bristol, UK: British Machine Vision Conference, 2013.

    [25] RUBLEE E, RABAUD V, KONOLIGE K, et al. ORB: An efficient Alternative to SIFT or SURF[C]∥IEEE International Conference on Computer Vision. Barcelona, Spain: IEEE, 2012.

    [26] LEUTENEGGER S, CHLI M, SIEGWART R Y. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints[C]∥IEEE International Conference on Computer Vision. Barcelona, Spain: IEEE, 2012.

    [27] ROSTEN E, DRUMMOND T. Machine Learning for High-Speed Corner Detection[M]∥LEONARDIS A, BISCHOF H, PINZ A. Computer Vision-ECCV 2006. Berlin, Heidelberg: Springer, 2006.

    [28] MAIR E, HAGER G D, BURSCHKA D, et al. Adaptive and Generic Corner Detection Based on the Accelerated Segment Test[M]∥DANIILIDIS K, MARAGOS P, PARAGIOS N. Computer Vision-ECCV 2010. Berlin: Springer, 2010.

    [29] HARRIS C, STEPHENS M. A Combined Corner and Edge Detector[C]∥Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference. Manchester: Springer , 1988: 147-151.

    [30] SHI Jianbo, TOMASI. Good Features to Track[C]∥IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Seattle, WA: IEEE, 1994.

    猜你喜歡
    深度特征方法
    深度理解一元一次方程
    如何表達(dá)“特征”
    不忠誠的四個特征
    深度觀察
    深度觀察
    深度觀察
    抓住特征巧觀察
    可能是方法不對
    用對方法才能瘦
    Coco薇(2016年2期)2016-03-22 02:42:52
    四大方法 教你不再“坐以待病”!
    Coco薇(2015年1期)2015-08-13 02:47:34
    久久精品久久久久久噜噜老黄| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 久久性视频一级片| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 成人影院久久| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产免费视频播放在线视频| 一二三四在线观看免费中文在| 国产成人av激情在线播放| 免费在线观看日本一区| 一本综合久久免费| 一区二区三区激情视频| 欧美在线黄色| a级片在线免费高清观看视频| 波野结衣二区三区在线| 大香蕉久久成人网| 一级片'在线观看视频| 丰满迷人的少妇在线观看| 午夜91福利影院| 老司机亚洲免费影院| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 男女边吃奶边做爰视频| 91九色精品人成在线观看| 色婷婷久久久亚洲欧美| 成人国产一区最新在线观看 | 国产色视频综合| e午夜精品久久久久久久| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 不卡av一区二区三区| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 在线观看免费视频网站a站| 日韩,欧美,国产一区二区三区| www.av在线官网国产| 亚洲国产欧美一区二区综合| 中文字幕人妻熟女乱码| 成人国产av品久久久| 韩国高清视频一区二区三区| tube8黄色片| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 美女大奶头黄色视频| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 国产激情久久老熟女| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 一二三四在线观看免费中文在| 丝袜在线中文字幕| 欧美变态另类bdsm刘玥| 亚洲黑人精品在线| 丝袜人妻中文字幕| 一级毛片 在线播放| 性少妇av在线| 精品久久蜜臀av无| 国产激情久久老熟女| 日日摸夜夜添夜夜爱| 国产精品免费视频内射| 亚洲av在线观看美女高潮| 午夜福利乱码中文字幕| 大话2 男鬼变身卡| 亚洲中文av在线| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 中文字幕色久视频| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 国产在线观看jvid| 中文字幕人妻丝袜制服| 少妇人妻久久综合中文| 热99国产精品久久久久久7| 99久久综合免费| 亚洲精品一二三| 免费不卡黄色视频| 久久国产精品大桥未久av| 国产淫语在线视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 丝袜美足系列| 9色porny在线观看| 国产精品.久久久| netflix在线观看网站| 久久久欧美国产精品| 夫妻性生交免费视频一级片| 久久99精品国语久久久| 丝袜脚勾引网站| 只有这里有精品99| 韩国精品一区二区三区| 亚洲国产av新网站| 一个人免费看片子| av一本久久久久| 久久久国产欧美日韩av| 久久久久精品国产欧美久久久 | 国产精品国产av在线观看| 欧美激情高清一区二区三区| 国产高清videossex| 在线观看一区二区三区激情| 黄片播放在线免费| 成人手机av| 国产精品av久久久久免费| 免费看不卡的av| 一边亲一边摸免费视频| h视频一区二区三区| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产av精品麻豆| 少妇 在线观看| 99热国产这里只有精品6| 日本五十路高清| 免费在线观看日本一区| 亚洲成人免费av在线播放| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产91精品成人一区二区三区 | 免费不卡黄色视频| 亚洲国产精品国产精品| av一本久久久久| 免费高清在线观看日韩| 国产视频一区二区在线看| 视频区图区小说| 久久久欧美国产精品| 久久久久精品国产欧美久久久 | 日韩av不卡免费在线播放| 午夜免费观看性视频| av天堂久久9| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 日韩免费高清中文字幕av| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 国产精品免费视频内射| 国产国语露脸激情在线看| 老熟女久久久| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产熟女欧美一区二区| 婷婷成人精品国产| 亚洲国产中文字幕在线视频| 90打野战视频偷拍视频| 男女午夜视频在线观看| 国产片特级美女逼逼视频| 男人操女人黄网站| 欧美日本中文国产一区发布| 欧美人与性动交α欧美软件| 观看av在线不卡| 国产男女内射视频| 久久久久久久精品精品| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 日韩一区二区三区影片| 在现免费观看毛片| 亚洲精品国产av蜜桃| 男人舔女人的私密视频| av线在线观看网站| 亚洲成人免费av在线播放| 在线观看免费视频网站a站| 国产欧美日韩一区二区三 | 一区二区三区四区激情视频| av电影中文网址| 亚洲专区国产一区二区| 性色av一级| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 男女午夜视频在线观看| av视频免费观看在线观看| 中文字幕人妻丝袜制服| 久久99精品国语久久久| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲欧洲日产国产| 日韩av免费高清视频| 亚洲伊人久久精品综合| 在线av久久热| 欧美日韩一级在线毛片| 亚洲免费av在线视频| 精品欧美一区二区三区在线| 夫妻午夜视频| 青春草亚洲视频在线观看| 午夜免费鲁丝| 久久 成人 亚洲| 不卡av一区二区三区| 天堂俺去俺来也www色官网| 三上悠亚av全集在线观看| 一区二区日韩欧美中文字幕| 国产伦理片在线播放av一区| 赤兔流量卡办理| 国产免费现黄频在线看| 国产高清不卡午夜福利| 母亲3免费完整高清在线观看| 后天国语完整版免费观看| 操美女的视频在线观看| 国产精品人妻久久久影院| 国产精品一区二区免费欧美 | 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲色图综合在线观看| 99国产精品一区二区三区| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 成年动漫av网址| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产免费现黄频在线看| 国产黄色免费在线视频| 免费不卡黄色视频| 青春草亚洲视频在线观看| 婷婷色综合www| 亚洲精品中文字幕在线视频| 国产在线观看jvid| 日韩精品免费视频一区二区三区| 在线天堂中文资源库| 一级片免费观看大全| av片东京热男人的天堂| 搡老乐熟女国产| 久久 成人 亚洲| 一级a爱视频在线免费观看| 午夜视频精品福利| 男人添女人高潮全过程视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 大话2 男鬼变身卡| 日本色播在线视频| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 美女福利国产在线| 一区二区三区激情视频| 欧美av亚洲av综合av国产av| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 男的添女的下面高潮视频| 麻豆国产av国片精品| 亚洲精品国产色婷婷电影| 亚洲中文日韩欧美视频| 国产精品国产三级国产专区5o| 国产免费又黄又爽又色| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 国产主播在线观看一区二区 | 免费av中文字幕在线| 9191精品国产免费久久| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 国产精品久久久av美女十八| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 免费人妻精品一区二区三区视频| 中文字幕色久视频| 久久久久久久精品精品| 一级黄色大片毛片| 国产深夜福利视频在线观看| 两个人免费观看高清视频| 黄色一级大片看看| 国产免费福利视频在线观看| 欧美精品一区二区免费开放| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 久久久国产一区二区| 欧美乱码精品一区二区三区| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 午夜免费男女啪啪视频观看| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 亚洲国产成人一精品久久久| 久久毛片免费看一区二区三区| 成在线人永久免费视频| 国产黄频视频在线观看| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 黑丝袜美女国产一区| 最黄视频免费看| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产精品一区二区精品视频观看| 国产在线观看jvid| 久久精品人人爽人人爽视色| 观看av在线不卡| 精品一区在线观看国产| 超碰成人久久| 亚洲专区中文字幕在线| 亚洲av美国av| 一级,二级,三级黄色视频| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 99久久综合免费| 纯流量卡能插随身wifi吗| 久久av网站| 久久99一区二区三区| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 人人澡人人妻人| 麻豆乱淫一区二区| av线在线观看网站| 90打野战视频偷拍视频| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 久久青草综合色| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 午夜免费男女啪啪视频观看| 欧美精品一区二区大全| 成人国语在线视频| 99久久综合免费| 久久久久久久大尺度免费视频| 考比视频在线观看| 天堂中文最新版在线下载| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产一卡二卡三卡精品| 69精品国产乱码久久久| 一边亲一边摸免费视频| 婷婷成人精品国产| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲中文av在线| 观看av在线不卡| 我的亚洲天堂| 一级黄片播放器| 午夜福利视频在线观看免费| tube8黄色片| 日韩欧美一区视频在线观看| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 少妇精品久久久久久久| 亚洲男人天堂网一区| 色精品久久人妻99蜜桃| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| av电影中文网址| 亚洲国产精品国产精品| 少妇被粗大的猛进出69影院| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | 久久精品国产a三级三级三级| kizo精华| 交换朋友夫妻互换小说| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 一区二区三区乱码不卡18| 涩涩av久久男人的天堂| 久久女婷五月综合色啪小说| 午夜老司机福利片| 高清不卡的av网站| 999精品在线视频| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 伊人亚洲综合成人网| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 欧美性长视频在线观看| 三上悠亚av全集在线观看| www.999成人在线观看| 日韩av在线免费看完整版不卡| 亚洲欧洲日产国产| 热re99久久精品国产66热6| 18禁国产床啪视频网站| 男的添女的下面高潮视频| 大片电影免费在线观看免费| 精品国产国语对白av| 三上悠亚av全集在线观看| 深夜精品福利| 1024视频免费在线观看| 精品久久蜜臀av无| 91精品伊人久久大香线蕉| 久久久久久免费高清国产稀缺| 欧美黑人欧美精品刺激| 日韩大码丰满熟妇| 午夜激情久久久久久久| 午夜福利影视在线免费观看| 国产黄色视频一区二区在线观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 国产成人欧美| 精品一品国产午夜福利视频| 日韩人妻精品一区2区三区| 免费av中文字幕在线| 狂野欧美激情性bbbbbb| 国产一卡二卡三卡精品| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 悠悠久久av| 岛国毛片在线播放| 午夜老司机福利片| 又黄又粗又硬又大视频| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 美女扒开内裤让男人捅视频| 在线 av 中文字幕| 精品一品国产午夜福利视频| 日韩av在线免费看完整版不卡| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 亚洲五月色婷婷综合| 久久久欧美国产精品| 麻豆国产av国片精品| 色播在线永久视频| 丁香六月天网| 亚洲七黄色美女视频| 精品国产乱码久久久久久小说| 校园人妻丝袜中文字幕| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 男女之事视频高清在线观看 | 免费一级毛片在线播放高清视频 | 久久人人97超碰香蕉20202| 亚洲人成网站在线观看播放| 男女边摸边吃奶| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 午夜两性在线视频| www.av在线官网国产| 日韩伦理黄色片| 亚洲精品国产av成人精品| 欧美97在线视频| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 两个人看的免费小视频| 三上悠亚av全集在线观看| 最近中文字幕2019免费版| 美女扒开内裤让男人捅视频| 一级a爱视频在线免费观看| 另类亚洲欧美激情| 日本av免费视频播放| 国产免费视频播放在线视频| 十八禁高潮呻吟视频| 免费观看人在逋| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 一级a爱视频在线免费观看| 亚洲视频免费观看视频| 婷婷色综合大香蕉| 一区二区三区乱码不卡18| 国产精品久久久av美女十八| 成年美女黄网站色视频大全免费| 国产男人的电影天堂91| 一级黄色大片毛片| 亚洲男人天堂网一区| 亚洲人成电影免费在线| 午夜免费鲁丝| 激情视频va一区二区三区| 久久国产精品大桥未久av| xxx大片免费视频| 婷婷色综合www| 精品一区二区三卡| 大香蕉久久成人网| av国产久精品久网站免费入址| 男女无遮挡免费网站观看| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 国产日韩欧美视频二区| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲欧美日韩高清在线视频 | 女人精品久久久久毛片| 只有这里有精品99| 亚洲情色 制服丝袜| 亚洲专区中文字幕在线| 久久人妻熟女aⅴ| 国产精品三级大全| 美女视频免费永久观看网站| 免费高清在线观看日韩| 国产片内射在线| 乱人伦中国视频| 国产成人精品无人区| 国产成人av激情在线播放| 新久久久久国产一级毛片| 这个男人来自地球电影免费观看| 久久 成人 亚洲| 精品人妻一区二区三区麻豆| 色精品久久人妻99蜜桃| 91精品国产国语对白视频| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 日韩av在线免费看完整版不卡| 亚洲国产欧美网| 成人午夜精彩视频在线观看| 欧美成狂野欧美在线观看| 丰满少妇做爰视频| 少妇被粗大的猛进出69影院| 日本色播在线视频| 老司机在亚洲福利影院| 亚洲av美国av| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 精品福利观看| 久久精品国产亚洲av涩爱| 狂野欧美激情性xxxx| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 久久精品人人爽人人爽视色| 国产成人啪精品午夜网站| 国产视频一区二区在线看| 久久久国产精品麻豆| 免费观看a级毛片全部| 国产有黄有色有爽视频| 夫妻午夜视频| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 国产日韩欧美亚洲二区| 高清黄色对白视频在线免费看| 青春草亚洲视频在线观看| 男女午夜视频在线观看| 91国产中文字幕| 老司机影院成人| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 中文字幕最新亚洲高清| 国产日韩欧美亚洲二区| 免费高清在线观看视频在线观看| 大片免费播放器 马上看| 在线观看免费视频网站a站| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 一级黄片播放器| 国产成人精品在线电影| 男女高潮啪啪啪动态图| 亚洲成人免费av在线播放| 青草久久国产| 亚洲国产精品成人久久小说| 久久精品人人爽人人爽视色| av一本久久久久| www.自偷自拍.com| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 91精品伊人久久大香线蕉| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产成人免费观看mmmm| 在线观看www视频免费| 男的添女的下面高潮视频| 真人做人爱边吃奶动态| 国产91精品成人一区二区三区 | 亚洲图色成人| a级毛片在线看网站| 一本大道久久a久久精品| 大香蕉久久网| 欧美久久黑人一区二区| 欧美在线黄色| 麻豆国产av国片精品| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 亚洲人成77777在线视频| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 人体艺术视频欧美日本| 国产精品欧美亚洲77777| videos熟女内射| 亚洲av成人精品一二三区| 免费看av在线观看网站| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 日韩免费高清中文字幕av| 国产成人精品在线电影| 一区二区三区四区激情视频| a级片在线免费高清观看视频| 各种免费的搞黄视频| 18禁观看日本| 国产精品一国产av| 亚洲一区中文字幕在线| 51午夜福利影视在线观看| 脱女人内裤的视频| 国产又色又爽无遮挡免| 亚洲成国产人片在线观看| 国产日韩欧美亚洲二区| 亚洲av成人精品一二三区| 18禁观看日本| 亚洲人成电影免费在线| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 久久精品亚洲av国产电影网| 日本欧美国产在线视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 午夜日韩欧美国产| 国产免费现黄频在线看| 国产成人免费无遮挡视频| 欧美人与善性xxx| 中国国产av一级| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 人成视频在线观看免费观看| 精品少妇内射三级| 欧美激情 高清一区二区三区| 国产精品 欧美亚洲| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 中文字幕色久视频| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 欧美+亚洲+日韩+国产| 免费在线观看黄色视频的| 黄色 视频免费看| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 秋霞在线观看毛片| 亚洲一码二码三码区别大吗| av不卡在线播放| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲,一卡二卡三卡| 男人添女人高潮全过程视频| 色综合欧美亚洲国产小说| 午夜福利视频在线观看免费| 99久久精品国产亚洲精品| 国产爽快片一区二区三区| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 老司机靠b影院| 日本av免费视频播放| 国产日韩欧美视频二区| 日韩人妻精品一区2区三区| 日韩 亚洲 欧美在线| 日韩一本色道免费dvd| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 欧美日本中文国产一区发布| 久久影院123| a级片在线免费高清观看视频| 伦理电影免费视频| 宅男免费午夜| 欧美大码av| 国产精品国产av在线观看| 免费av中文字幕在线| 一区二区日韩欧美中文字幕| 夫妻午夜视频| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 亚洲男人天堂网一区| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 黄色a级毛片大全视频| 99国产精品免费福利视频| 黄片播放在线免费| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 国产伦理片在线播放av一区| 搡老乐熟女国产| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 亚洲 欧美一区二区三区| 欧美激情极品国产一区二区三区| 亚洲色图综合在线观看| 久久久久精品人妻al黑| 国产1区2区3区精品| 国产男女超爽视频在线观看| 好男人视频免费观看在线| 波野结衣二区三区在线| 日韩免费高清中文字幕av| 欧美xxⅹ黑人| 日本欧美国产在线视频| 亚洲黑人精品在线| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产色视频综合| 国产成人欧美| 麻豆国产av国片精品| 午夜视频精品福利| 老司机午夜十八禁免费视频| tube8黄色片| 久久久国产一区二区| 欧美变态另类bdsm刘玥| av一本久久久久| 欧美黑人欧美精品刺激| 国产av国产精品国产| 欧美日韩综合久久久久久| 我要看黄色一级片免费的| 男女下面插进去视频免费观看| 欧美精品亚洲一区二区| 只有这里有精品99| 国产高清视频在线播放一区 | 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 三上悠亚av全集在线观看| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 91成人精品电影| 色综合欧美亚洲国产小说| 人妻 亚洲 视频| 久久青草综合色| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 一级毛片我不卡|