• <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 ?

    基于局部熵的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法

    2020-03-03 13:20:44董嘉敏田華
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:點(diǎn)云數(shù)據(jù)means算法信息熵

    董嘉敏 田華

    摘 ?要: 針對(duì)目前流行的三維物體激光掃描儀獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大,冗余度高等問(wèn)題,提出一種基于信息熵的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法。首先,定義數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲率、點(diǎn)到鄰域點(diǎn)重心的距離、點(diǎn)到鄰域點(diǎn)的平均距離的倒數(shù),三者乘積為權(quán)值積;然后,使用K?means聚類算法劃分點(diǎn)云數(shù)據(jù),根據(jù)類內(nèi)估計(jì)曲率差值區(qū)分特征區(qū)域與非特征區(qū)域;最后,針對(duì)特征區(qū)域,利用提出的精簡(jiǎn)方法精簡(jiǎn)點(diǎn)云。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單,能夠有效避免孔洞現(xiàn)象,同時(shí),更好地保留了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的原始物理特征。

    關(guān)鍵詞: 點(diǎn)云精簡(jiǎn); 信息熵; K?means算法; 特征區(qū)域區(qū)分; 點(diǎn)云數(shù)據(jù); 曲率估計(jì)

    中圖分類號(hào): TN911?34; TP391.9 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào): 1004?373X(2020)01?0020?04

    A point cloud reduction algorithm based on local entropy

    DONG Jiamin, TIAN Hua

    Abstract: A point cloud reduction algorithm based on information entropy is proposed to deal with the large amount of point cloud data and high redundancy produced by the popular three?dimensional laser scanner. Firstly, the product of curvature of the data points, the distance from the points to the center of gravity of the neighborhood points, and the reciprocal of the average distance from the points to the neighborhood points is defined as the product of weight; secondly, the K?means clustering algorithm is used to classify the point cloud data, and the characteristic region and the non?characteristic region are distinguished according to the estimated curvature difference; finally, for the characteristic region, the proposed reduction algorithm is used to reduce the point cloud. The experimental results show that the calculation process of the proposed algorithm is relatively simple, which can effectively avoid the hole phenomenon, and preserve the original physical characteristics of the point cloud data better.

    Keywords: point cloud reduction; information entropy; K?means algorithm; characteristic region distinction; point cloud data; curvature estimation

    0 ?引 ?言

    三維重建技術(shù)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、逆向工程學(xué)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等熱門研究領(lǐng)域的研究重點(diǎn)[1]。關(guān)于點(diǎn)云技術(shù)三維重建,已經(jīng)有不少的研究工作和成果[2?3]。隨著FreeScanX3等三維物體激光掃描儀不斷推陳出新,點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲得變得更加方便,同時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精度也非常高。然而,如此密集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中卻存在著大量的冗余數(shù)據(jù),這些冗余數(shù)據(jù)極大地增加了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)開銷和計(jì)算開銷,從而影響到曲面擬合和模型生成等重要后續(xù)工作的效率。綜上所述,點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn)工作對(duì)于物體的三維重建和繪制工作是非常重要的[4]。

    近年來(lái),許多學(xué)者對(duì)點(diǎn)云精簡(jiǎn)的研究做出了貢獻(xiàn)并取得了很大的成功。根據(jù)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)的原則,現(xiàn)有的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法可以分為兩類:基于網(wǎng)格的簡(jiǎn)化和基于點(diǎn)的簡(jiǎn)化?;诰W(wǎng)格的簡(jiǎn)化方法主要通過(guò)構(gòu)造多邊形網(wǎng)格(三角形網(wǎng)格或四邊形網(wǎng)格),依據(jù)一些規(guī)則來(lái)判定這些網(wǎng)格的重要性,刪除冗余網(wǎng)格的邊來(lái)實(shí)現(xiàn)精簡(jiǎn)。這些方法的不足之處在于網(wǎng)格的生成需要花費(fèi)大量的時(shí)間和存儲(chǔ)。相比較這類方法而言,基于點(diǎn)的簡(jiǎn)化方法直接對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡(jiǎn)而不用構(gòu)建任何網(wǎng)格。文獻(xiàn)[5]采用K均值聚類算法在空間域中將相似點(diǎn)聚集在一起,并使用最大法向量偏差作為聚類分散的度量,將聚集的點(diǎn)集劃分為特征域中的一系列子聚類,提出一種新的劃分和細(xì)分方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云的精簡(jiǎn);文獻(xiàn)[6]針對(duì)散亂點(diǎn)云簡(jiǎn)化中易丟失幾何特征及潛在曲面形狀信息的問(wèn)題,采用基于泊松分布的區(qū)域生長(zhǎng)法自適應(yīng)檢測(cè)特征點(diǎn),通過(guò)設(shè)定不同的聚類閾值,運(yùn)用不同的簡(jiǎn)化策略簡(jiǎn)化點(diǎn)云數(shù)據(jù);文獻(xiàn)[7]運(yùn)用多判別參數(shù)混合的方法首先識(shí)別特征點(diǎn)并保留,然后對(duì)剩余點(diǎn)云數(shù)據(jù)K?means聚類,根據(jù)類內(nèi)最大曲率差作為細(xì)分標(biāo)準(zhǔn),最終完成特征保持的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)。

    這些不同的基于點(diǎn)的簡(jiǎn)化方法有一個(gè)共同點(diǎn),就是先評(píng)估點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的重要性,通過(guò)刪除不重要的點(diǎn)完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn),因此評(píng)估參數(shù)就顯得尤為重要。本文提出一種基于信息熵的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法,針對(duì)以往最小二乘法擬合曲面計(jì)算曲率過(guò)于復(fù)雜耗時(shí),提出一種新的曲率估計(jì)方法,并定義數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲率、點(diǎn)到鄰域點(diǎn)重心的距離、點(diǎn)到鄰域點(diǎn)的平均距離的倒數(shù),三者乘積為權(quán)值積,以權(quán)值積衡量點(diǎn)的重要性,降低曲率估計(jì)誤差影響,然后結(jié)合K?means聚類算法和權(quán)值積的信息熵保留特征點(diǎn),完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn)。

    1 ?權(quán)值積的計(jì)算

    定義曲率[H]、點(diǎn)到鄰域點(diǎn)重心的距離[S]、點(diǎn)到鄰域點(diǎn)的平均距離的倒數(shù)[1A]的乘積為權(quán)值積[w],即:

    [w=H?S?1A] (1)

    式中:[1A]與[S]可通過(guò)歐氏距離的簡(jiǎn)單計(jì)算獲得,此處不再贅述。

    眾所周知,曲率是曲面的基本信息,反映曲面的局部幾何特征。因此根據(jù)曲率的大小可以反映面的彎曲程度。在三維歐氏空間中,一般使用高斯曲率來(lái)反映某點(diǎn)的彎曲程度。一般實(shí)現(xiàn)方法是將此點(diǎn)和鄰域內(nèi)的點(diǎn)擬合成曲面,再求取曲面的主曲率和高斯曲率。設(shè)[P]點(diǎn)為點(diǎn)云中的一點(diǎn),使用K?D樹算法尋得[P]點(diǎn)的8近鄰[(P1,P2,…,P8)]。

    1.1 ?傳統(tǒng)最小二乘法求解曲率[8]

    建立二次曲面的參數(shù)方程:

    [ru,v=i,j=02qijuivj] (2)

    令:

    [ ?a=[a00 a01 a02 a10 a11 a12 a20 a21 a22] ?b=[b00 ?b01 ?b02 ?b10 ?b11 ?b12 ?b20 ?b21 ?b22] ?c=[c00 ?c01 ?c02 ?c10 ?c11 ?c12 ?c20 ?c21 ?c22] ?l=[u0v0 ?u0v1 ?u0v2 ?u1v0 ?u1v1 ?u1v2 ?u2v0 ?u2v1 ?u2v2] ?Q=[a ?b ?c]] (3)

    式(2)可改寫為:

    [r(u,v)=[x(u,v)y(u,v)z(u,v)]=[lTalTblTc]=lTQ] ? (4)

    引入兩個(gè)矩陣:

    [B=x0y0z0x1?y1?z1?xkykzk, ? ? ? l=lT0lT1?lTk] (5)

    待測(cè)點(diǎn)[P]的坐標(biāo)為[(x0,y0,z0)],這里[k=8]。逼近曲面和數(shù)據(jù)點(diǎn)的誤差函數(shù)為:

    [Ω=lQ-B] ? (6)

    運(yùn)用最小二乘法,推導(dǎo)出系數(shù)矩陣[Q]為:

    [Q=(lTl)-1lTB] (7)

    從而求出曲面[r(u,v)]的偏導(dǎo)數(shù)[ru],[rv],[ruu],[ruv],[rvv],曲面的單位法矢[n]為:

    [n=ru×rvru×rv] (8)

    曲面的第1、第2基本量為:

    [E=r2u,F(xiàn)=rurv,G=r2,L=nruu,M=nruv,N=nrvv] (9)

    求出高斯曲率[K]和平均曲率[H]為:

    [K=LN×l2EG-F2, ? ?H=LG-2MF+NE2(EG-F2)] (10)

    由于三維掃描的數(shù)據(jù)量往往很大,因此對(duì)每個(gè)點(diǎn)擬合曲面將會(huì)耗費(fèi)大量的內(nèi)存和時(shí)間,所以本文根據(jù)點(diǎn)云間的三角拓?fù)潢P(guān)系提出一種新的曲率估計(jì)方法。

    1.2 ?新的曲率估計(jì)方法

    如圖2所示,首先找到待測(cè)點(diǎn)[P]的8近鄰[P1~P8],根據(jù)這9個(gè)點(diǎn)最小二乘擬合確定平面[S],向量[α]表示平面[S]的法向量。估計(jì)曲率的計(jì)算過(guò)程如下:

    1) 首先連接[P]與其余8個(gè)點(diǎn),分別得到向量:[PP1],[PP2],[PP3],[PP4],[PP5],[PP6],[PP7]和[PP8]。

    2) 向量[α]與向量[PP1]的余弦值為:

    [cosθ1=α×PP1α·PP1] ?(11)

    圖1中,實(shí)心點(diǎn)為待測(cè)點(diǎn),空心點(diǎn)為鄰近點(diǎn)。角[θ]的余弦值的大小反映了兩個(gè)向量夾角的大小,由圖1可知,待測(cè)點(diǎn)附近的凹凸情況可由余弦值的絕對(duì)值來(lái)說(shuō)明,若余弦值的絕對(duì)值越大,說(shuō)明兩向量的夾角越大或越小,而這兩種情況都說(shuō)明[P]點(diǎn)附近的曲面凹凸程度越大,是特征區(qū)域。根據(jù)式(11),同樣可得[cos θ2],[cos θ3],[cosθ4],[cos θ5],[cos θ6],[cos θ7]和[cos θ8]。令曲率估計(jì)值為:

    [H=i=18cos θi] (12)

    [H]的大小反映了點(diǎn)云數(shù)據(jù)在待測(cè)點(diǎn)[P]附近的凹凸程度。[H]越大,表明在[P]點(diǎn)附近凹凸程度越大,[H]越小表示在[P]點(diǎn)附近的凹凸程度越小。權(quán)值積的另兩個(gè)參數(shù),[S]越大說(shuō)明[P]點(diǎn)附近幾何特征越明顯;[1A]越大說(shuō)明[P]點(diǎn)附近點(diǎn)云密度較為稀疏,應(yīng)該保存較多的點(diǎn)以保護(hù)原始點(diǎn)云特征。

    完整的待測(cè)點(diǎn)曲率估計(jì)示意圖如圖2所示。

    2 ?本文算法

    2.1 ?K?means聚類算法

    K?means聚類算法是典型的基于歐氏距離的聚類算法。在點(diǎn)云的分割過(guò)程中,能夠保持穩(wěn)定和快速的優(yōu)點(diǎn)。若原始點(diǎn)集是位于[N]維空間中的點(diǎn)集,表示為[Pi],[i∈{1,2,…,m}]。首先找到[K]個(gè)聚類中心[{C1,C2,…,Ck}],然后通過(guò)迭代計(jì)算移動(dòng)[K]個(gè)聚類中心,最終使得[D]值最?。?/p>

    [D=argmini=1kj=1uPj-Ci] (13)

    式中:[u]表示以[Ci]為聚類中心的簇中的點(diǎn)的個(gè)數(shù);[Pj]表示屬于以[Ci]為聚類中心的簇中的點(diǎn)。由于[K?D]樹方法的特殊性,點(diǎn)云依照[K?D]樹劃分后會(huì)非常均勻,即可以由[K?D]樹的葉節(jié)點(diǎn)決定聚類重心,該算法計(jì)算過(guò)程如下:

    1) 選定聚類[K]值的大小,[K?D]樹劃分點(diǎn)云數(shù)據(jù),直到葉節(jié)點(diǎn)的數(shù)目最接近[K]時(shí),初始的聚類中心選擇[K?D]樹的葉節(jié)點(diǎn);

    2) 根據(jù)點(diǎn)到聚類中心的歐氏距離將點(diǎn)云劃分為[K]個(gè)簇;

    3) 計(jì)算各個(gè)簇的重心代替原來(lái)簇中心;

    4) 按照新的聚類中心重新聚類;

    5) 重復(fù)步驟3)和步驟4),直到簇的中心不再發(fā)生變化,得到[K]個(gè)簇。

    2.2 ?信息熵理論

    信息熵是一種非常重要的系統(tǒng)科學(xué)理論,是系統(tǒng)的一個(gè)狀態(tài)函數(shù),其含義非常豐富,最初由著名科學(xué)家香農(nóng)(Shannon)于1948年在其《A Mathematical Theory of Communication》一文中提出,又稱為Shannon熵,用來(lái)度量通信中的不確定性和信息量。Shannon給出了信息熵的定量表述[9]:

    [H(X)=-Ki=1nPilog Pi] ?(14)

    式中:[K]為某個(gè)固定正常數(shù);[Pi]是事件[Xi]出現(xiàn)的概率,滿足條件[0≤Pi(i=1,2,…,n)]和[i=1nPi=1]。

    根據(jù)信息熵理論,本文將信息熵引入點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法之中,在數(shù)據(jù)點(diǎn)權(quán)值積的特征表達(dá)上,信息熵理論可用于將某一數(shù)據(jù)點(diǎn)權(quán)值積表征為對(duì)某類特征的隸屬程度。對(duì)于點(diǎn)云中一點(diǎn)[P],它的信息熵可由下式計(jì)算:

    [I(P)=-Pwlog Pw-i=1kPwi] ?(15)

    其中:

    [Pw=ww+i=1kwi, ?Pwi=wiw+i=1kwi] (16)

    式中:[Pw]是點(diǎn)[P]的權(quán)值積概率;[Pwi]是第[i]個(gè)相鄰點(diǎn)的權(quán)值積概率。較大[I(P)]值意味著該點(diǎn)位于凹陷和凸起明顯變化的區(qū)域中,如果移除此點(diǎn),則局部幾何圖形將發(fā)生變化,因此應(yīng)該保留信息熵較大值的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

    2.3 ?保持特征的精簡(jiǎn)算法流程

    設(shè)聚類后得到[n]個(gè)簇([S1]~[Sn]),針對(duì)每一個(gè)簇[Si],給定權(quán)值[λ]用來(lái)定義點(diǎn)云特征保持度,將權(quán)值積之差與[λ]比較,若[λ]越小則特征保持效果越好,[λ]越大則特征保持越小但精簡(jiǎn)程度更高。算法步驟流程如圖3所示,具體步驟如下:

    1) 計(jì)算簇中每個(gè)點(diǎn)的權(quán)值積[wi],其中,估計(jì)曲率最大值為[Hmax],最小值為[Hmin];

    2) 若簇中[Hmax-Hmin<λ],則認(rèn)為此簇處于比較平坦的區(qū)域,即用簇中心代替此簇;

    3) 若簇中[Hmax-Hmin>λ],則判斷此簇為特征區(qū)域,計(jì)算此簇中各點(diǎn)權(quán)值積的信息熵,求得平均值,信息熵大于平均值的點(diǎn)予以保留。

    通過(guò)以上算法即可實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn),相對(duì)平滑區(qū)域,使用簇中心替代整個(gè)簇,不會(huì)造成幾何特征的明顯變化;特征區(qū)域由于使用信息熵值來(lái)衡量點(diǎn)的重要性,保留了最重要的點(diǎn),因此保留了原始點(diǎn)云的幾何特征。

    3 ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    本文使用Matlab對(duì)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)用到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)為斯坦福大學(xué)建立的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)庫(kù)中的斯坦福兔子Buuny和Dragon點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型,格式均為PLY。本文算法有兩個(gè)變量需要自行確定,初始聚類數(shù)目[k]和權(quán)值[λ]。本次實(shí)驗(yàn)取初始聚類數(shù)[k]為2 048,[λ]分別取0.6,0.1。

    圖4所示為原始點(diǎn)云由Matlab的呈現(xiàn)結(jié)果,其中圖4a)為Buuny模型,共有35 947個(gè)點(diǎn),圖4b)為有10 248個(gè)點(diǎn)的Dragon模型。為了對(duì)點(diǎn)云原始數(shù)據(jù)和精簡(jiǎn)后數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析,本文采用Geomagic Studio軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的重構(gòu)[10],依此衡量精簡(jiǎn)結(jié)果的優(yōu)劣。圖5為原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)的重構(gòu)結(jié)果。

    圖6a)和圖7a)為[λ=]0.1時(shí)的精簡(jiǎn)結(jié)果,圖6b)和圖7b)為[λ=]0.6時(shí)的精簡(jiǎn)結(jié)果。Buuny模型精簡(jiǎn)后點(diǎn)的個(gè)數(shù)為7 271,3 571,Dragon模型精簡(jiǎn)后點(diǎn)的個(gè)數(shù)為177 416,8 654。

    精簡(jiǎn)后的模型重建結(jié)果如圖8所示。與原始模型進(jìn)行比較,在[λ=]0.1時(shí)可以較好地保留其特征信息;在[λ=]0.6時(shí),由于精簡(jiǎn)度過(guò)高,會(huì)丟失部分特征信息。

    4 ?結(jié) ?語(yǔ)

    針對(duì)最小二乘法擬合曲面計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)曲率過(guò)于復(fù)雜和費(fèi)時(shí),本文提出一種新的點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)曲率估計(jì)方法,并將信息熵的理論引入點(diǎn)云精簡(jiǎn)的過(guò)程中,更好地保留了特征點(diǎn)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,該算法精簡(jiǎn)效果較好,保留了原始數(shù)據(jù)的基本幾何特征,精簡(jiǎn)后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)用于重建,效果良好。

    注:本文通訊作者為田華。

    參考文獻(xiàn)

    [1] THANOU D, CHOU P A, FROSSARD P. Graph?based compression of dynamic 3D point cloud sequences [J]. IEEE tran?sactions on image processing, 2016, 25(4): 1765?1778.

    [2] M BERGER, A TAGLIASACCHI, L SEVERSKY, et al. State of the art in surface reconstruction from point cloud [J]. Eurographics star reports, 2014, 1(1): 161?185.

    [3] NAGAI Y, OHTAKE Y, SUZUKI H, et al. Tomographic surface reconstruction from point cloud [J]. Computers & graphics, 2015, 46: 55?63.

    [4] SANCHEZ G, LEAL E, LEAL N. A linear programming approach for 3D point cloud simplification [J]. Iaeng international journal of computer science, 2017, 44(1): 60?67.

    [5] SHI B Q, LIANG J, LIU Q. Adaptive simplification of point cloud using k?means clustering [J]. Computer?aided design, 2011, 43(8): 910?922.

    [6] ZHANG Y, GENG G, WEI X, et al. A statistical approach for extraction of feature lines from point clouds [J]. Computers & graphics, 2016, 56: 31?45.

    [7] 陳龍,蔡勇,張建生.自適應(yīng)K?means聚類的散亂點(diǎn)云精簡(jiǎn)[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),2017,22(8):1089?1097.

    [8] 周煜,張萬(wàn)兵,杜發(fā)榮,等.散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲率精簡(jiǎn)算法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2010,30(7):785?789.

    [9] 姜茸,廖鴻志,楊明.信息熵在軟件領(lǐng)域中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀[J].自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,2015,34(4):1?6.

    [10] 郭培閃,杜黎明.運(yùn)用Geomagic Studio實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲面重建及誤差分析[J].地理信息世界,2015,22(1):57?60.

    作者簡(jiǎn)介:董嘉敏(1993—),男,山西運(yùn)城人,碩士研究生,研究方向?yàn)樘摂M現(xiàn)實(shí)。

    田 ?華(1983—),女,山西晉城人,博士,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)橛?jì)算材料。

    猜你喜歡
    點(diǎn)云數(shù)據(jù)means算法信息熵
    基于信息熵可信度的測(cè)試點(diǎn)選擇方法研究
    基于信息熵的實(shí)驗(yàn)教學(xué)量化研究
    一種基于信息熵的雷達(dá)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)選擇跟蹤方法
    校園典型建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)三維建模方法
    三維激光掃描技術(shù)在異型建筑玻璃幕墻中的應(yīng)用研究
    一種改進(jìn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)組合精簡(jiǎn)算法
    基于K—Means聚類算法入侵檢測(cè)系統(tǒng)研究
    基于Weka的Apriori算法在原油產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
    基于HSI顏色空間的小麥粉精度自動(dòng)識(shí)別研究
    基于聚類的Web日志挖掘
    热99久久久久精品小说推荐| 制服人妻中文乱码| 少妇人妻久久综合中文| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 国产高清videossex| 国产视频首页在线观看| 咕卡用的链子| 男人爽女人下面视频在线观看| 下体分泌物呈黄色| 飞空精品影院首页| 欧美国产精品va在线观看不卡| 老司机在亚洲福利影院| 亚洲av综合色区一区| 十八禁高潮呻吟视频| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 美女中出高潮动态图| 深夜精品福利| 久久人妻福利社区极品人妻图片 | 性少妇av在线| 国产成人啪精品午夜网站| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 热99国产精品久久久久久7| 97精品久久久久久久久久精品| 欧美日韩黄片免| 国产日韩欧美亚洲二区| 岛国毛片在线播放| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 亚洲国产av影院在线观看| 久久国产精品人妻蜜桃| 精品福利观看| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 1024香蕉在线观看| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 欧美国产精品va在线观看不卡| 晚上一个人看的免费电影| 国产在线观看jvid| 亚洲,欧美精品.| 久久久国产精品麻豆| 黄色视频不卡| 免费观看人在逋| 老司机影院毛片| 大型av网站在线播放| 免费观看a级毛片全部| 国产一区亚洲一区在线观看| netflix在线观看网站| 亚洲av片天天在线观看| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 国产一区二区 视频在线| 777米奇影视久久| 色婷婷av一区二区三区视频| 国产成人av教育| 中文字幕人妻熟女乱码| 成年人黄色毛片网站| 又大又爽又粗| 男女边摸边吃奶| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 黄色a级毛片大全视频| 国产精品 欧美亚洲| 男女高潮啪啪啪动态图| 国产精品一区二区免费欧美 | 国产免费视频播放在线视频| 久久精品久久久久久久性| 精品福利观看| 日韩伦理黄色片| www日本在线高清视频| 亚洲国产精品一区三区| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 色综合欧美亚洲国产小说| 91麻豆av在线| 青青草视频在线视频观看| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 天堂8中文在线网| 色播在线永久视频| 99国产精品99久久久久| 久久精品久久精品一区二区三区| 免费av中文字幕在线| 国产男女内射视频| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 黑人猛操日本美女一级片| 亚洲国产中文字幕在线视频| 极品人妻少妇av视频| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 日本91视频免费播放| 中文字幕制服av| 国产xxxxx性猛交| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 中文字幕亚洲精品专区| 十分钟在线观看高清视频www| 欧美日韩视频精品一区| 国产一区二区三区av在线| 一级,二级,三级黄色视频| 男的添女的下面高潮视频| 国产福利在线免费观看视频| 国产男女超爽视频在线观看| 欧美激情极品国产一区二区三区| 久久av网站| 国产欧美日韩一区二区三 | 精品国产一区二区久久| 性少妇av在线| av在线播放精品| 又紧又爽又黄一区二区| 国产免费又黄又爽又色| 精品国产乱码久久久久久男人| 又大又黄又爽视频免费| 精品一区二区三区av网在线观看 | 欧美av亚洲av综合av国产av| 一二三四社区在线视频社区8| 免费观看人在逋| 精品国产乱码久久久久久男人| 人人妻人人澡人人看| av天堂久久9| 一区二区三区乱码不卡18| 欧美日韩亚洲高清精品| 黄色一级大片看看| 免费人妻精品一区二区三区视频| 在线观看国产h片| 国产精品熟女久久久久浪| 精品亚洲成国产av| 国产精品一区二区在线观看99| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 成年人黄色毛片网站| 国产视频首页在线观看| 日韩一区二区三区影片| 赤兔流量卡办理| 大话2 男鬼变身卡| 最新在线观看一区二区三区 | 日韩制服丝袜自拍偷拍| 久久精品人人爽人人爽视色| av福利片在线| 搡老乐熟女国产| 9热在线视频观看99| 秋霞在线观看毛片| 尾随美女入室| 亚洲国产欧美一区二区综合| 两人在一起打扑克的视频| 国产成人免费无遮挡视频| 999久久久国产精品视频| 免费高清在线观看日韩| 各种免费的搞黄视频| 日日摸夜夜添夜夜爱| 亚洲精品国产av蜜桃| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 又大又爽又粗| 久久久久精品国产欧美久久久 | xxxhd国产人妻xxx| 久久精品久久久久久久性| 18禁国产床啪视频网站| 亚洲黑人精品在线| 亚洲精品国产色婷婷电影| 久久久久网色| 久久亚洲精品不卡| 欧美日本中文国产一区发布| 女警被强在线播放| av国产精品久久久久影院| 婷婷成人精品国产| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 首页视频小说图片口味搜索 | 97在线人人人人妻| 久久女婷五月综合色啪小说| 一区二区av电影网| 真人做人爱边吃奶动态| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 成年动漫av网址| 国产不卡av网站在线观看| 高清av免费在线| 黑丝袜美女国产一区| 夫妻性生交免费视频一级片| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 交换朋友夫妻互换小说| 1024视频免费在线观看| 欧美在线一区亚洲| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | 中文字幕人妻熟女乱码| 两人在一起打扑克的视频| 777米奇影视久久| 国产高清videossex| 久久99热这里只频精品6学生| e午夜精品久久久久久久| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 久久久久国产精品人妻一区二区| 97在线人人人人妻| 国产欧美日韩一区二区三 | 免费在线观看日本一区| 一级黄片播放器| 免费看不卡的av| 国产精品 国内视频| 精品国产乱码久久久久久小说| av国产精品久久久久影院| 久久久久久免费高清国产稀缺| 国产精品久久久人人做人人爽| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 五月开心婷婷网| 国产精品一国产av| 成人影院久久| 精品福利观看| 国产高清视频在线播放一区 | 成年动漫av网址| 满18在线观看网站| 国产片内射在线| 亚洲精品成人av观看孕妇| 美女中出高潮动态图| 99国产精品一区二区蜜桃av | 看免费av毛片| 一区二区三区激情视频| av有码第一页| 亚洲av男天堂| 高清欧美精品videossex| 亚洲伊人色综图| 亚洲成色77777| 国产成人91sexporn| 欧美大码av| 狂野欧美激情性bbbbbb| 熟女av电影| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 秋霞在线观看毛片| 日韩av在线免费看完整版不卡| 久久久久久久久久久久大奶| 国产精品欧美亚洲77777| 午夜福利影视在线免费观看| 少妇粗大呻吟视频| 亚洲成色77777| 国产精品亚洲av一区麻豆| 99久久99久久久精品蜜桃| 99久久人妻综合| 无遮挡黄片免费观看| 久久女婷五月综合色啪小说| 亚洲综合色网址| 九色亚洲精品在线播放| 亚洲视频免费观看视频| 免费观看a级毛片全部| 91精品国产国语对白视频| 好男人电影高清在线观看| 老司机影院毛片| 亚洲av男天堂| 曰老女人黄片| 亚洲国产精品999| 一区二区三区精品91| 欧美久久黑人一区二区| 韩国精品一区二区三区| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 国产免费福利视频在线观看| 一区二区av电影网| 亚洲欧美一区二区三区国产| 久久人妻福利社区极品人妻图片 | 亚洲av综合色区一区| www.av在线官网国产| 成人国产av品久久久| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 十八禁高潮呻吟视频| 中文欧美无线码| 国产老妇伦熟女老妇高清| 看免费成人av毛片| av天堂久久9| 国产在线观看jvid| 国产成人免费观看mmmm| 亚洲精品国产av蜜桃| 色精品久久人妻99蜜桃| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 国产成人一区二区在线| 免费不卡黄色视频| 老司机在亚洲福利影院| 久久女婷五月综合色啪小说| 激情五月婷婷亚洲| 久久久久久免费高清国产稀缺| 国产精品九九99| 亚洲国产av影院在线观看| 久久久久网色| 99国产精品免费福利视频| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 免费日韩欧美在线观看| 免费少妇av软件| 九草在线视频观看| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 夫妻午夜视频| 九色亚洲精品在线播放| 国产精品国产av在线观看| 日本av免费视频播放| 精品国产国语对白av| 日韩精品免费视频一区二区三区| 人体艺术视频欧美日本| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 性色av一级| 美女中出高潮动态图| 亚洲人成电影观看| 亚洲国产最新在线播放| 考比视频在线观看| 超色免费av| 亚洲精品av麻豆狂野| 免费黄频网站在线观看国产| 男的添女的下面高潮视频| 亚洲精品久久午夜乱码| 欧美av亚洲av综合av国产av| 丝袜人妻中文字幕| 亚洲国产最新在线播放| 宅男免费午夜| 日本vs欧美在线观看视频| 欧美人与性动交α欧美软件| 久久天堂一区二区三区四区| 国产一区二区三区av在线| 99九九在线精品视频| 一区福利在线观看| 欧美激情极品国产一区二区三区| 久久人妻熟女aⅴ| 亚洲专区中文字幕在线| 国产午夜精品一二区理论片| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 伊人亚洲综合成人网| e午夜精品久久久久久久| 午夜91福利影院| 久久久精品区二区三区| 在线观看一区二区三区激情| 久久亚洲精品不卡| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 韩国精品一区二区三区| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 国产精品 国内视频| 日韩中文字幕视频在线看片| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 婷婷色综合www| 亚洲伊人色综图| videosex国产| 免费观看a级毛片全部| 国产麻豆69| 一级毛片电影观看| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 人妻 亚洲 视频| 久久精品国产亚洲av高清一级| 亚洲欧洲国产日韩| 一级毛片女人18水好多 | 一本色道久久久久久精品综合| 国产成人精品久久二区二区免费| 久久国产精品影院| 午夜福利视频在线观看免费| 尾随美女入室| 99国产精品一区二区蜜桃av | 日本欧美视频一区| 岛国毛片在线播放| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 精品久久久久久电影网| 亚洲伊人久久精品综合| 午夜福利视频精品| 免费在线观看影片大全网站 | 黑丝袜美女国产一区| 国产精品免费大片| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲第一青青草原| e午夜精品久久久久久久| 水蜜桃什么品种好| 国产成人精品在线电影| 日韩伦理黄色片| 下体分泌物呈黄色| 国产男女超爽视频在线观看| 欧美精品av麻豆av| 十八禁高潮呻吟视频| 国产成人影院久久av| 一级片'在线观看视频| 91九色精品人成在线观看| 国产精品久久久人人做人人爽| 国产成人91sexporn| 99热全是精品| 美女大奶头黄色视频| 日日夜夜操网爽| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 成人国产av品久久久| 啦啦啦在线免费观看视频4| 男人添女人高潮全过程视频| 桃花免费在线播放| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 婷婷色综合大香蕉| 久久久久国产精品人妻一区二区| 欧美激情高清一区二区三区| 在线观看免费高清a一片| 老汉色∧v一级毛片| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 咕卡用的链子| 另类亚洲欧美激情| 日韩大码丰满熟妇| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲欧美激情在线| 欧美在线黄色| 男女免费视频国产| 亚洲成人国产一区在线观看 | 国产精品一区二区在线不卡| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | tube8黄色片| 亚洲人成电影观看| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 在线观看免费视频网站a站| 亚洲欧洲国产日韩| 久久精品国产综合久久久| 亚洲情色 制服丝袜| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲国产精品999| 十分钟在线观看高清视频www| 久久久精品区二区三区| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 欧美精品av麻豆av| tube8黄色片| 最黄视频免费看| 久久国产精品影院| 国产有黄有色有爽视频| 欧美精品av麻豆av| 一个人免费看片子| 男人操女人黄网站| 国产老妇伦熟女老妇高清| 国产亚洲欧美在线一区二区| 一级毛片电影观看| tube8黄色片| 在线观看免费午夜福利视频| 久久人人爽人人片av| 人体艺术视频欧美日本| 天堂8中文在线网| 蜜桃在线观看..| 欧美中文综合在线视频| tube8黄色片| 大片电影免费在线观看免费| 午夜福利一区二区在线看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 丝袜美足系列| 大型av网站在线播放| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 色综合欧美亚洲国产小说| av视频免费观看在线观看| 国产精品一区二区在线不卡| av有码第一页| 99国产精品一区二区三区| 国产成人精品无人区| 亚洲欧美一区二区三区国产| 成人黄色视频免费在线看| 亚洲国产成人一精品久久久| 操美女的视频在线观看| 久久亚洲精品不卡| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产成人精品在线电影| a级毛片黄视频| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | 亚洲五月婷婷丁香| 嫩草影视91久久| 最新在线观看一区二区三区 | 七月丁香在线播放| 国产主播在线观看一区二区 | 国产成人精品在线电影| 男人爽女人下面视频在线观看| 男女高潮啪啪啪动态图| 黄片小视频在线播放| 丁香六月欧美| 久久人妻福利社区极品人妻图片 | 观看av在线不卡| 亚洲少妇的诱惑av| 欧美国产精品一级二级三级| 欧美黑人欧美精品刺激| 热re99久久国产66热| 性色av乱码一区二区三区2| 曰老女人黄片| 一区在线观看完整版| 精品人妻一区二区三区麻豆| 一级毛片电影观看| 少妇被粗大的猛进出69影院| 午夜久久久在线观看| 深夜精品福利| 人人澡人人妻人| 九草在线视频观看| 国产精品熟女久久久久浪| 视频在线观看一区二区三区| 国产爽快片一区二区三区| 国产97色在线日韩免费| 日韩欧美一区视频在线观看| www.精华液| 99国产精品免费福利视频| av国产精品久久久久影院| 香蕉丝袜av| 国产片特级美女逼逼视频| 国产色视频综合| 自线自在国产av| 啦啦啦在线观看免费高清www| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产成人免费无遮挡视频| 99国产综合亚洲精品| 女性被躁到高潮视频| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 精品久久蜜臀av无| 久久天堂一区二区三区四区| 亚洲中文日韩欧美视频| 高清黄色对白视频在线免费看| 国产精品国产三级国产专区5o| 麻豆国产av国片精品| 亚洲少妇的诱惑av| √禁漫天堂资源中文www| 欧美人与善性xxx| 亚洲国产欧美网| 性色av乱码一区二区三区2| 国产精品国产三级国产专区5o| 一区二区av电影网| 两个人免费观看高清视频| 亚洲精品久久午夜乱码| 欧美xxⅹ黑人| 蜜桃国产av成人99| 99久久精品国产亚洲精品| 一区福利在线观看| xxxhd国产人妻xxx| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 极品人妻少妇av视频| av视频免费观看在线观看| 91精品国产国语对白视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 午夜日韩欧美国产| 赤兔流量卡办理| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲国产欧美网| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| av有码第一页| 日日爽夜夜爽网站| 美女高潮到喷水免费观看| 丁香六月欧美| 亚洲中文av在线| 午夜福利视频精品| 国产男女超爽视频在线观看| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 高清黄色对白视频在线免费看| 9热在线视频观看99| 麻豆av在线久日| 秋霞在线观看毛片| 亚洲av欧美aⅴ国产| netflix在线观看网站| 大香蕉久久网| 高清不卡的av网站| 熟女av电影| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 成人午夜精彩视频在线观看| 中国国产av一级| 人妻一区二区av| 色视频在线一区二区三区| 一二三四社区在线视频社区8| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 美女高潮到喷水免费观看| 丁香六月欧美| 国产av精品麻豆| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产精品99久久99久久久不卡| 国产成人精品在线电影| 黄色毛片三级朝国网站| 看免费成人av毛片| 精品高清国产在线一区| 99国产综合亚洲精品| 在现免费观看毛片| a级毛片在线看网站| 一区二区三区激情视频| 99香蕉大伊视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 一级毛片 在线播放| 涩涩av久久男人的天堂| 高清av免费在线| 久久亚洲国产成人精品v| 国产99久久九九免费精品| 天天添夜夜摸| 五月天丁香电影| 婷婷色麻豆天堂久久| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 一个人免费看片子| svipshipincom国产片| 男女床上黄色一级片免费看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 久久中文字幕一级| 97人妻天天添夜夜摸| 中国美女看黄片| 少妇粗大呻吟视频| 日韩大片免费观看网站| 国产主播在线观看一区二区 | 免费少妇av软件| 国产人伦9x9x在线观看| 国产欧美日韩精品亚洲av| 久久 成人 亚洲| 无遮挡黄片免费观看| 久久久亚洲精品成人影院| 久久久久国产精品人妻一区二区| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 久久人人97超碰香蕉20202| 两人在一起打扑克的视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 免费不卡黄色视频| 波多野结衣av一区二区av| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 在线观看免费视频网站a站| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 亚洲人成77777在线视频| 高清欧美精品videossex| 电影成人av| 亚洲精品中文字幕在线视频| av片东京热男人的天堂| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 两个人看的免费小视频| 女人久久www免费人成看片| 欧美国产精品va在线观看不卡| 免费人妻精品一区二区三区视频| 自线自在国产av| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| www.999成人在线观看| 一本综合久久免费| a级毛片在线看网站| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲伊人久久精品综合|