• <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 ?

    不均勻光照和重影的儀表圖像二值化方法

    2020-03-05 03:12:08孫國棟柳晨康
    應(yīng)用光學(xué) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:重影二值儀表

    孫國棟,徐 昀,徐 亮,張 航,柳晨康

    (湖北工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,湖北 武漢 430068)

    引言

    高壓計量儀表在發(fā)電廠和變電站中起著至關(guān)重要的作用,涉及發(fā)電、供電、用電三方之間很多的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)問題,其準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到三方的經(jīng)濟(jì)利益。因此,定期校驗高壓計量儀表以提高其準(zhǔn)確性具有重要意義[1]。傳統(tǒng)人眼讀數(shù)校驗跟不上計量儀表的變化速度,難以準(zhǔn)確記錄儀表真實數(shù)值。而部分高壓計量儀表不提供與計算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信的接口,無法通過儀表端口直接將數(shù)字讀取出來。為了適用各種送檢的計量儀表,采用機(jī)器視覺方法進(jìn)行字符識別。機(jī)器視覺使儀表字符識別成為可能,儀表圖像的字符識別一般分為三步[2-4]:字符分割,特征提取和字符分類。由于高壓計量儀表現(xiàn)場測試難免處在光照過強(qiáng)、過弱和光照不均的環(huán)境下,并且儀表數(shù)字在變化的過程中會產(chǎn)生重影現(xiàn)象,導(dǎo)致字符分割過程中的圖像二值化困難。傳統(tǒng)的二值化主要有全局閾值算法和局部閾值算法[5]。大津法(Otsu)[6]、迭代閾值法[7]和最大熵法[8]是常用的全局閾值算法,其通常是從整個圖像選擇一個閾值來最小化前景和背景像素的類間方差,但對于復(fù)雜光照下或目標(biāo)灰度范圍分布大的圖像效果較差,且無法去除重影現(xiàn)象。局部閾值分割算法常用的有Bernsen 算法[9]、Niblack 算法[10]、Sauvola 算法[11]、Bradley[12]算法和Wellner[13]算法,其處理光照不均的圖像效果比全局閾值好,但是存在對目標(biāo)像素點鄰域相差很大的圖像處理效果不佳的問題,同樣不能去除圖像中的重影現(xiàn)象。

    由于直接對圖像數(shù)字分割和分類識別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,而且對儀表上的小數(shù)點識別效果不好,影響儀表字符識別的效率,所以本文主要針對儀表字符分割算法進(jìn)行研究。雖然Mei 等[14]提出基于深度學(xué)習(xí)的方法能有效去除光照不均,但該方法采用的數(shù)據(jù)集是在原始圖像中添加不均勻光照得到的模擬圖,輸出結(jié)果為彩色圖,且模擬圖與真實圖像差距較大,失真現(xiàn)象較嚴(yán)重,也沒有去除重影,因而無法應(yīng)用在真實環(huán)境下的儀表識別中。針對儀表圖像含有光照不均和重影而無法有效二值化的問題,本文設(shè)計了一種新型全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架用于儀表圖像的二值化分割,網(wǎng)絡(luò)的輸出為二值圖,實驗所用的數(shù)據(jù)集為真實環(huán)境下的儀表圖像。

    1 實驗方法

    1.1 FCN 網(wǎng)絡(luò)

    全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully Convolutional Networks,F(xiàn)CN)[15]作為一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),能夠?qū)D像進(jìn)行像素級分類并解決了語義級別的圖像分割問題,為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域做出了巨大的貢獻(xiàn)。FCN網(wǎng)絡(luò)不是分類網(wǎng)絡(luò),而是一個可以接受任意大小尺寸輸入并且輸出相同大小的標(biāo)簽圖像的端到端的網(wǎng)絡(luò),其將CNN 最后的全連接層換成了卷積層,輸出的是目標(biāo)對應(yīng)的標(biāo)簽圖像。FCN 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包含下采樣和上采樣兩個部分,下采樣部分提取語義信息并能堆疊卷積層信息,上采樣部分對最后一個卷積層的特征圖進(jìn)行反卷積,將圖像恢復(fù)到與輸入圖像相同大小的尺寸。

    1.2 VGG 網(wǎng)絡(luò)級標(biāo)題

    VGG16 是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中分類效果非常好的一種網(wǎng)絡(luò)[16],為了能夠充分捕捉圖像的信息同時減少參數(shù)量,簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),整個網(wǎng)絡(luò)基本使用大小為3×3 的卷積核組合與堆疊,可以得到與卷積核大小為5×5 或7×7 相同的效果。圖1 是VGG16 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,由13 個卷積層和3 個全連接層組成。輸入大小為224×224×3 像素的原始圖片,每一個卷積層通過多個3×3 卷積核連續(xù)堆疊組成卷積序列。

    圖1 vgg16 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure diagram of vgg16 network

    1.3 提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    本文提出的網(wǎng)絡(luò)也是一種端到端的可訓(xùn)練的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。網(wǎng)絡(luò)框架結(jié)合了FCN 網(wǎng)絡(luò)和VGG16 網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)輸入是原始的RGB 圖像,輸出是干凈無重影的二值圖,訓(xùn)練和測試都可以接收任意大小的圖像。

    網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由兩部分組成:特征提取部分和圖像重組部分。特征提取是一個下采樣過程,由5 個卷積塊組成,每個卷積塊由卷積層和最大池化層組成,卷積層后面接relu 函數(shù)作為激活函數(shù),relu 函數(shù)相比與sigmoid 函數(shù)和tanh 函數(shù)計算更快,收斂更快。卷積層的卷積核大小為3×3,步長為1,池化層的池化窗口的大小選擇2×2,步長為2,以減少輸出大小和防止網(wǎng)絡(luò)過度擬合。每經(jīng)過一個卷積塊,圖像大小減小一倍,以更大的比例來提取信息。圖像重組是一個上采樣過程,有5 個反卷積塊將提取的信息還原成圖片形式,反卷積塊由反卷積層和連接層組成,反卷積層的卷積核大小為4×4,步長為2。與FCN 網(wǎng)絡(luò)類似,為了減少在上采樣過程中的信息丟失,在上采樣部分添加連接層,連接層是反卷積后的特征圖與下采樣部分相同大小的特征圖進(jìn)行信息組合,補(bǔ)充反卷積后的語義信息得到更高分辨率的新特征圖。之后,連接層和上采樣部分的卷積層不用激活函數(shù),采用線性變換合成這些多尺度特征,網(wǎng)絡(luò)的最后經(jīng)softmax 輸出。網(wǎng)絡(luò)總體結(jié)構(gòu)如圖2 所示,藍(lán)色代表卷積層,橙色代表最大池化層,紅色代表反卷積層,綠色代表連接層,最后的紫色代表softmax 層。

    圖2 設(shè)計的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure diagram of designed full convolutional neural network

    損失函數(shù)是訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)很重要的一個環(huán)節(jié),在FCN 網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)用于分類,使用的是交叉熵?fù)p失函數(shù)。而我們的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)是回歸,因為輸出是一個圖像,又必須要學(xué)習(xí)回歸模型來消除圖像中的不均勻光照和數(shù)字重影。為了訓(xùn)練我們的模型,采用均方誤差(mean square error,MSE)作為損失函數(shù)。其定義如下:

    其中:n代表樣本個數(shù);yi代 表標(biāo)簽;yi′代表網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出。

    2 實驗過程和結(jié)果

    2.1 數(shù)據(jù)集的采集和制作

    為了提高網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性,本實驗使用的數(shù)據(jù)集在儀表所處的真實環(huán)境下采集,并且調(diào)節(jié)光源處于儀表左右邊或正對位置并與相機(jī)是否有旋轉(zhuǎn)角度組合拍攝,采集得到的圖像是3 通道的RGB 圖片,剔除肉眼無法識別出的圖像,最終樣本圖像尺寸為911×261 像素,共計7 600 張。模擬數(shù)據(jù)可以在原始的均勻光圖像上直接二值化得到樣本的標(biāo)簽,但是用模擬圖訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)測試真實的儀表圖像效果很不理想。本文使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為真實的儀表圖像,需要手動制作標(biāo)簽,由于儀表上的數(shù)字大小距離一致,可以通過確定圖像上數(shù)字的相對位置制作標(biāo)簽。如圖3 所示,在儀表上標(biāo)記固定點,以下面兩個固定點為x軸,包含數(shù)字的最小矩形邊為y軸,建立直角坐標(biāo)系,從而可確定圖像上每個數(shù)字的位置。以小數(shù)點為基礎(chǔ),將人眼識別到的數(shù)字依次按位置填充,即可得到對應(yīng)的標(biāo)簽。為了減少訓(xùn)練時間,實驗樣本圖只截取數(shù)字信息部分。

    圖3 標(biāo)簽的制作Fig.3 Label making

    2.2 實驗結(jié)果集的采集和制作

    實驗環(huán)境為:GPU 為NVIDIA Quard K2200,顯存4G;Intel(R)Xeon(R)CPU E5-2640 2.4 GHz;基于TensorFlow 框架,Python3.6 編程語言。

    實驗沒有使用任何預(yù)先訓(xùn)練過的其他模型,初始學(xué)習(xí)率設(shè)為1e-4,batch size 設(shè)置為16,epoch 設(shè)置為100 個。本文使用PASCAL challenges 的IoU (Intersection over Union)標(biāo)準(zhǔn)和衡量兩幅圖像相似度的指標(biāo)信噪比(SNR)來評價分割后的二值圖,IoU 是一個簡單的測量標(biāo)準(zhǔn),設(shè)標(biāo)簽上為目標(biāo)的像素點集合為A,訓(xùn)練結(jié)果的目標(biāo)像素點集合為B,則IoU的計算公式為

    其中:分子表示A 與B 的目標(biāo)像素重合值;分母表示A 與B 的目標(biāo)像素總和。IoU 值越大,表示預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果重疊部分越多,分割效果越好。

    圖像信噪比能對經(jīng)過處理后的圖像質(zhì)量好壞進(jìn)行衡量,其計算公式如下:

    其中:i和j分別是圖像的長和寬像素點:g(i,j)和f(i,j)分別代表原始圖像和處理后的圖像在點(i,j)處的灰度值。計算得到的SNR 值越大,說明處理后的圖像與原圖像越相似。

    表1 給出了各個算法運(yùn)行時間以及測試200張圖像的IoU 值和SNR 值,圖4 顯示了各種算法的運(yùn)行結(jié)果。從實驗結(jié)果可以看出,不均勻的光照對二值化的效果影響很大。傳統(tǒng)的方法對儀表中含有光照不均和重影的圖像進(jìn)行二值化后效果很差,其中Otsu 法、最大熵法和迭代閾值法都是使用單一閾值的方法,對不均勻光很敏感,不能有效區(qū)分出背景與目標(biāo),并且對不同光照的圖像處理結(jié)果相差很大,有很大的局限性。Niblack 算法能夠大體上分割出目標(biāo)區(qū)域,但是結(jié)果伴隨大量的噪聲,同樣不能去除數(shù)字重影。Bernsen 算法、Sauvola 算法和Bradley 算法通過逐點比較相鄰點的像素灰度值來確定閾值,但是儀表圖像存在局部區(qū)域大部分為背景的現(xiàn)象,而光照不均的影響會使這些方法將背景像素劃分為目標(biāo)像素,從而產(chǎn)生分割錯誤,分割出來的數(shù)字仍然沒有去除數(shù)字重影。Wellner 算法將圖像分成較小的塊來確定每個塊的閾值,但對于強(qiáng)光照塊卻無法分割出目標(biāo)像素點,對數(shù)字重影也沒有效果。而本文所設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)對含有不均勻光照和重影的圖像二值化效果清晰無重影,計算出來的IoU 值和SNR 值都比其他方法高,證明分割得到的圖像與原圖像相似度最高,且網(wǎng)絡(luò)模型對不同光照強(qiáng)度和旋轉(zhuǎn)的圖像都能適用,具有較強(qiáng)的泛化能力。

    表1 各算法的結(jié)果對比Table 1 Comparison of results of each algorithm

    圖4 不同算法對圖像的處理結(jié)果Fig.4 Processing result of each algorithm

    3 結(jié)論

    不同強(qiáng)度的光照和數(shù)字重影嚴(yán)重影響高壓計量儀表圖像的字符識別準(zhǔn)確性。為此,本文提出一種新的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于復(fù)雜光照下含有重影的儀表圖像的二值化分割。與傳統(tǒng)的閾值分割方法不同,網(wǎng)絡(luò)不用手動尋找閾值,只需訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)得到網(wǎng)絡(luò)模型即可實現(xiàn)儀表圖像的二值化分割。通過與傳統(tǒng)的二值化方法進(jìn)行對比,實驗結(jié)果顯示了本文方法的二值化效果最佳,能夠有效去除數(shù)字重影,且對不同程度的光照都適用,對發(fā)生偏移或旋轉(zhuǎn)的圖像,仍然能給出正確的結(jié)果,更適合于復(fù)雜環(huán)境下的儀表圖像二值化。本文的方法僅用于儀表字符識別的二值化過程,并且訓(xùn)練所需要的時間較長,有一定的局限性。下一步的研究工作將進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和適用性,以在更多的場景中應(yīng)用。

    猜你喜歡
    重影二值儀表
    ◆ 儀表
    ◆ 儀表
    儀表
    混沌偽隨機(jī)二值序列的性能分析方法研究綜述
    重影輕波
    重影輕波
    迎春花
    牡丹(2021年11期)2021-07-20 07:24:42
    支持CNN與LSTM的二值權(quán)重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片
    基于二值形態(tài)學(xué)算子的軌道圖像分割新算法
    視頻圖像文字的二值化
    多毛熟女@视频| 欧美日韩福利视频一区二区| 欧美日本中文国产一区发布| 欧美激情 高清一区二区三区| 两性夫妻黄色片| av超薄肉色丝袜交足视频| 国产av精品麻豆| 精品久久久久久久毛片微露脸| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 国产精品98久久久久久宅男小说| 多毛熟女@视频| 老司机午夜十八禁免费视频| e午夜精品久久久久久久| 狂野欧美激情性xxxx| 成人三级做爰电影| 中出人妻视频一区二区| 成年人黄色毛片网站| 一级片免费观看大全| 久久精品91无色码中文字幕| 国产成人精品无人区| 女性生殖器流出的白浆| 国产精品影院久久| 9热在线视频观看99| 我的亚洲天堂| 99久久综合精品五月天人人| 亚洲五月婷婷丁香| 欧美激情高清一区二区三区| videosex国产| 亚洲片人在线观看| 亚洲伊人色综图| avwww免费| 久久久精品免费免费高清| 亚洲成人国产一区在线观看| 999精品在线视频| 一本综合久久免费| 中文字幕av电影在线播放| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 久久99一区二区三区| 天天添夜夜摸| av有码第一页| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲,欧美精品.| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| av国产精品久久久久影院| 操美女的视频在线观看| 亚洲精华国产精华精| 国产欧美亚洲国产| 村上凉子中文字幕在线| 黄色成人免费大全| 国产成人免费无遮挡视频| 777米奇影视久久| 最新的欧美精品一区二区| 视频区欧美日本亚洲| av在线播放免费不卡| 999精品在线视频| 欧美精品啪啪一区二区三区| 久久久久久久久免费视频了| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产麻豆69| 母亲3免费完整高清在线观看| 午夜免费观看网址| 91精品三级在线观看| 日本a在线网址| 黄频高清免费视频| 免费在线观看完整版高清| 99re在线观看精品视频| 亚洲成人国产一区在线观看| 国产男靠女视频免费网站| 麻豆乱淫一区二区| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 久久国产精品人妻蜜桃| 日本vs欧美在线观看视频| 在线观看午夜福利视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 日本欧美视频一区| 久久婷婷成人综合色麻豆| 757午夜福利合集在线观看| 免费观看精品视频网站| 欧美成人免费av一区二区三区 | 亚洲人成77777在线视频| 精品国产美女av久久久久小说| 悠悠久久av| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 久久国产精品人妻蜜桃| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 亚洲精华国产精华精| 久久中文字幕人妻熟女| 丰满的人妻完整版| 涩涩av久久男人的天堂| 一区二区三区国产精品乱码| 热99re8久久精品国产| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 99国产极品粉嫩在线观看| 热re99久久精品国产66热6| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 中文字幕高清在线视频| 久久热在线av| 精品午夜福利视频在线观看一区| 波多野结衣一区麻豆| 最近最新免费中文字幕在线| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 国产精品久久久人人做人人爽| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 亚洲三区欧美一区| 超碰成人久久| 亚洲成人手机| 两个人看的免费小视频| 国产男女内射视频| 最新在线观看一区二区三区| 久9热在线精品视频| 1024视频免费在线观看| 亚洲av第一区精品v没综合| 午夜福利免费观看在线| 亚洲,欧美精品.| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 韩国精品一区二区三区| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 国产成人精品久久二区二区免费| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 国产亚洲欧美98| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 最新的欧美精品一区二区| 亚洲av熟女| 国产av精品麻豆| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 夜夜躁狠狠躁天天躁| 国产精品久久电影中文字幕 | 搡老乐熟女国产| 久久久久国产一级毛片高清牌| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 亚洲一码二码三码区别大吗| 99精国产麻豆久久婷婷| 日本黄色日本黄色录像| 99热只有精品国产| 国产蜜桃级精品一区二区三区 | 在线观看免费午夜福利视频| 在线观看免费日韩欧美大片| 1024视频免费在线观看| 亚洲黑人精品在线| 51午夜福利影视在线观看| 99国产综合亚洲精品| 美女高潮到喷水免费观看| 老汉色av国产亚洲站长工具| 亚洲视频免费观看视频| 亚洲片人在线观看| 亚洲国产看品久久| 丁香欧美五月| 男女午夜视频在线观看| 乱人伦中国视频| 久久久久久久国产电影| 老司机靠b影院| 老汉色∧v一级毛片| 动漫黄色视频在线观看| 免费日韩欧美在线观看| 99久久99久久久精品蜜桃| 精品少妇久久久久久888优播| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 在线观看日韩欧美| 午夜精品久久久久久毛片777| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 久久亚洲真实| 国产精品 国内视频| 日韩人妻精品一区2区三区| 国产成人精品无人区| 亚洲av日韩在线播放| 满18在线观看网站| 51午夜福利影视在线观看| 51午夜福利影视在线观看| 亚洲av第一区精品v没综合| 一夜夜www| 大型av网站在线播放| 亚洲精品自拍成人| tocl精华| 精品久久久久久电影网| 欧美黄色淫秽网站| 午夜福利影视在线免费观看| 纯流量卡能插随身wifi吗| 国产蜜桃级精品一区二区三区 | 欧美日韩一级在线毛片| 欧美色视频一区免费| 制服诱惑二区| 国产区一区二久久| 国产成人欧美在线观看 | 欧美亚洲日本最大视频资源| 丝袜在线中文字幕| 成人av一区二区三区在线看| 精品电影一区二区在线| 99久久人妻综合| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 新久久久久国产一级毛片| 欧美精品高潮呻吟av久久| 搡老岳熟女国产| 成年动漫av网址| 午夜福利一区二区在线看| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 国产精品免费一区二区三区在线 | 国产成人精品久久二区二区91| 丝袜美腿诱惑在线| а√天堂www在线а√下载 | 窝窝影院91人妻| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 99精品在免费线老司机午夜| 热re99久久国产66热| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 色婷婷久久久亚洲欧美| 国产精品免费视频内射| 日本黄色视频三级网站网址 | 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 欧美在线一区亚洲| 99精品久久久久人妻精品| 桃红色精品国产亚洲av| 精品欧美一区二区三区在线| 国产精品电影一区二区三区 | 成年人黄色毛片网站| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 超碰成人久久| 天堂俺去俺来也www色官网| 一区二区三区激情视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 亚洲第一av免费看| 黄色女人牲交| 男女床上黄色一级片免费看| 国产午夜精品久久久久久| 黑丝袜美女国产一区| 男女之事视频高清在线观看| 亚洲av欧美aⅴ国产| 国产精华一区二区三区| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 久久中文看片网| av有码第一页| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 一夜夜www| 桃红色精品国产亚洲av| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 69精品国产乱码久久久| 国产成人免费观看mmmm| 午夜成年电影在线免费观看| 精品久久久久久久久久免费视频 | 一级片'在线观看视频| netflix在线观看网站| 欧美日韩精品网址| 美女视频免费永久观看网站| 午夜福利一区二区在线看| 久久国产精品大桥未久av| 免费人成视频x8x8入口观看| 超色免费av| 很黄的视频免费| 多毛熟女@视频| 久久青草综合色| 色播在线永久视频| 一本综合久久免费| av免费在线观看网站| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 午夜福利乱码中文字幕| 啦啦啦 在线观看视频| 亚洲精华国产精华精| 国产亚洲欧美98| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 又黄又爽又免费观看的视频| 三上悠亚av全集在线观看| 他把我摸到了高潮在线观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 一边摸一边抽搐一进一小说 | 超碰97精品在线观看| 精品视频人人做人人爽| 老汉色av国产亚洲站长工具| av超薄肉色丝袜交足视频| 操美女的视频在线观看| 亚洲精品久久午夜乱码| av不卡在线播放| 婷婷成人精品国产| 啦啦啦免费观看视频1| 老汉色av国产亚洲站长工具| 男女之事视频高清在线观看| 欧美成狂野欧美在线观看| 成年女人毛片免费观看观看9 | 18禁观看日本| 亚洲视频免费观看视频| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 香蕉国产在线看| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 久久精品国产综合久久久| 久久久精品区二区三区| av在线播放免费不卡| 亚洲性夜色夜夜综合| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 国产单亲对白刺激| 国产激情欧美一区二区| 国产亚洲av高清不卡| 99re在线观看精品视频| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲欧美激情综合另类| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 99久久99久久久精品蜜桃| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| aaaaa片日本免费| 国产1区2区3区精品| 国产精品久久久久成人av| 久久香蕉精品热| 日本欧美视频一区| 日本精品一区二区三区蜜桃| 高清黄色对白视频在线免费看| 国产av又大| 黑人猛操日本美女一级片| 精品卡一卡二卡四卡免费| 日本黄色视频三级网站网址 | 国产精品偷伦视频观看了| 欧美丝袜亚洲另类 | 十八禁网站免费在线| 亚洲av欧美aⅴ国产| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产精品一区二区免费欧美| 久久久久国产精品人妻aⅴ院 | 18在线观看网站| 亚洲一区高清亚洲精品| 99精品在免费线老司机午夜| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 无遮挡黄片免费观看| 五月开心婷婷网| 在线观看免费日韩欧美大片| av网站在线播放免费| 9191精品国产免费久久| 妹子高潮喷水视频| 午夜福利乱码中文字幕| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产精华一区二区三区| 国产精品一区二区在线不卡| 日韩免费av在线播放| 美女高潮到喷水免费观看| 在线观看日韩欧美| 午夜久久久在线观看| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 亚洲成a人片在线一区二区| 看黄色毛片网站| 欧美+亚洲+日韩+国产| 国产三级黄色录像| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 黑人猛操日本美女一级片| 激情在线观看视频在线高清 | 免费在线观看亚洲国产| 国产1区2区3区精品| 丝袜在线中文字幕| 99国产精品免费福利视频| 国产色视频综合| 人人澡人人妻人| 不卡一级毛片| 一二三四社区在线视频社区8| 午夜福利在线观看吧| 在线播放国产精品三级| 国产亚洲av高清不卡| 国产淫语在线视频| 五月开心婷婷网| a在线观看视频网站| 国产单亲对白刺激| 看片在线看免费视频| 日韩免费av在线播放| 99国产精品免费福利视频| 亚洲一码二码三码区别大吗| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 69精品国产乱码久久久| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 黄色 视频免费看| 极品教师在线免费播放| 成人影院久久| 好男人电影高清在线观看| 男女之事视频高清在线观看| 91大片在线观看| 亚洲中文字幕日韩| 99国产综合亚洲精品| 91大片在线观看| 婷婷精品国产亚洲av在线 | 久久精品国产综合久久久| 色在线成人网| av网站免费在线观看视频| 亚洲情色 制服丝袜| 亚洲 国产 在线| av有码第一页| 亚洲欧美激情综合另类| 在线观看舔阴道视频| 亚洲国产精品sss在线观看 | 人妻一区二区av| 性少妇av在线| www日本在线高清视频| 精品一品国产午夜福利视频| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 欧美久久黑人一区二区| 久久久精品区二区三区| 日韩视频一区二区在线观看| 性少妇av在线| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 中文字幕人妻丝袜制服| 精品国产乱子伦一区二区三区| 一级a爱视频在线免费观看| 亚洲美女黄片视频| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 一区福利在线观看| av福利片在线| 国产1区2区3区精品| 亚洲精品中文字幕在线视频| 久久狼人影院| 99国产精品免费福利视频| 国产精品成人在线| 欧美精品一区二区免费开放| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 久久精品国产a三级三级三级| 久久久精品免费免费高清| 热99久久久久精品小说推荐| 最近最新中文字幕大全免费视频| 高清毛片免费观看视频网站 | av在线播放免费不卡| 欧美黑人精品巨大| 国产区一区二久久| av国产精品久久久久影院| 亚洲第一青青草原| 首页视频小说图片口味搜索| 日韩免费av在线播放| 后天国语完整版免费观看| a级毛片黄视频| 在线永久观看黄色视频| 国产成人欧美在线观看 | 国产麻豆69| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 精品国产一区二区久久| 国产成人欧美| 最新的欧美精品一区二区| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 女性生殖器流出的白浆| 国产精品永久免费网站| 国产一区在线观看成人免费| 精品久久久久久电影网| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 啪啪无遮挡十八禁网站| 美女福利国产在线| 国产野战对白在线观看| 一级作爱视频免费观看| 一二三四在线观看免费中文在| 天天添夜夜摸| x7x7x7水蜜桃| 亚洲中文字幕日韩| 香蕉丝袜av| 一级毛片高清免费大全| av欧美777| 免费在线观看亚洲国产| 欧美不卡视频在线免费观看 | 亚洲avbb在线观看| 水蜜桃什么品种好| 亚洲成人国产一区在线观看| 国产av又大| 亚洲色图综合在线观看| 亚洲精品在线观看二区| 叶爱在线成人免费视频播放| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 成年版毛片免费区| 国产一卡二卡三卡精品| 又大又爽又粗| 人妻丰满熟妇av一区二区三区 | 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产1区2区3区精品| 午夜免费成人在线视频| 久久午夜亚洲精品久久| 午夜激情av网站| 亚洲av第一区精品v没综合| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 日韩精品免费视频一区二区三区| 久久亚洲真实| 夜夜躁狠狠躁天天躁| ponron亚洲| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 黄色片一级片一级黄色片| 国产免费男女视频| 亚洲精品一二三| 一级作爱视频免费观看| 在线观看免费视频日本深夜| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 欧美日韩视频精品一区| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 精品久久久久久,| 国产区一区二久久| 精品亚洲成a人片在线观看| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 乱人伦中国视频| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 精品一区二区三区四区五区乱码| 午夜视频精品福利| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 亚洲中文字幕日韩| 国产精品成人在线| 一二三四在线观看免费中文在| 露出奶头的视频| 看片在线看免费视频| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 国产成人啪精品午夜网站| 一级a爱片免费观看的视频| 老司机午夜十八禁免费视频| 午夜视频精品福利| 男人的好看免费观看在线视频 | 欧美丝袜亚洲另类 | 91麻豆精品激情在线观看国产 | 亚洲专区国产一区二区| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 涩涩av久久男人的天堂| 成人影院久久| 天天添夜夜摸| 国产视频一区二区在线看| 人人妻人人澡人人看| avwww免费| 精品国内亚洲2022精品成人 | 久久 成人 亚洲| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| av免费在线观看网站| 99热国产这里只有精品6| 国产一区在线观看成人免费| 国产成人av激情在线播放| 香蕉丝袜av| 亚洲三区欧美一区| 女人精品久久久久毛片| 欧美激情 高清一区二区三区| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 丝袜美腿诱惑在线| av不卡在线播放| 高清黄色对白视频在线免费看| 黑人操中国人逼视频| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 搡老岳熟女国产| 操美女的视频在线观看| 成人av一区二区三区在线看| 高清毛片免费观看视频网站 | 欧美丝袜亚洲另类 | 高潮久久久久久久久久久不卡| av视频免费观看在线观看| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 精品人妻1区二区| 亚洲熟女精品中文字幕| 一二三四在线观看免费中文在| 啪啪无遮挡十八禁网站| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 最近最新中文字幕大全免费视频| 欧美人与性动交α欧美软件| 人成视频在线观看免费观看| 午夜两性在线视频| 欧美日韩成人在线一区二区| 丰满饥渴人妻一区二区三| 国产色视频综合| 久久婷婷成人综合色麻豆| 嫁个100分男人电影在线观看| 亚洲色图av天堂| 亚洲黑人精品在线| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲一区二区三区不卡视频| 黄色视频,在线免费观看| 一本综合久久免费| 免费高清在线观看日韩| 9191精品国产免费久久| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 色婷婷久久久亚洲欧美| 午夜福利在线观看吧| 欧美日韩黄片免| 国产国语露脸激情在线看| 波多野结衣av一区二区av| 色综合欧美亚洲国产小说| a级片在线免费高清观看视频| 制服人妻中文乱码| 国产欧美亚洲国产| 精品久久久精品久久久| 啪啪无遮挡十八禁网站| 精品国产亚洲在线| 精品国产一区二区久久| 啦啦啦免费观看视频1| 精品欧美一区二区三区在线| 在线观看一区二区三区激情| 777米奇影视久久| 1024香蕉在线观看| 久久 成人 亚洲| 51午夜福利影视在线观看| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 国产精华一区二区三区| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 免费不卡黄色视频| 欧美黑人精品巨大| xxxhd国产人妻xxx| 久久中文字幕人妻熟女| 国产精品一区二区精品视频观看| 久久精品国产亚洲av高清一级| 国产亚洲精品一区二区www | 看免费av毛片| 国产亚洲欧美在线一区二区| 国产1区2区3区精品| 老司机影院毛片| av电影中文网址| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 欧美不卡视频在线免费观看 | 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 99精品久久久久人妻精品| 乱人伦中国视频| 女人被狂操c到高潮| 久久狼人影院| 在线播放国产精品三级| 天堂动漫精品| 亚洲中文日韩欧美视频| 中文字幕人妻丝袜制服| 9热在线视频观看99| 欧美日韩成人在线一区二区| 悠悠久久av| 99热网站在线观看| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 国产又色又爽无遮挡免费看| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 欧美日韩乱码在线| 天堂俺去俺来也www色官网|