• <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 ?

    組合曝光的計(jì)算成像系統(tǒng)及其復(fù)原

    2021-03-25 12:23:26吳笑天
    光學(xué)精密工程 2021年2期
    關(guān)鍵詞:圖像復(fù)原真值復(fù)原

    吳笑天,呂 博,劉 博,楊 航

    (1.長春理工大學(xué)光電工程學(xué)院,吉林長春130022;2.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械及物理研究所,吉林長春130022)

    1 引 言

    傳統(tǒng)的光學(xué)成像系統(tǒng)往往采用成像鏈路各個(gè)環(huán)節(jié)分離化的設(shè)計(jì)思路,其光學(xué)設(shè)計(jì)、傳感器驅(qū)動(dòng)及面向任務(wù)的圖像處理都在局部范圍內(nèi)優(yōu)化。這種設(shè)計(jì)方式能夠滿足消費(fèi)類及部分低成像分辨率應(yīng)用場(chǎng)合的要求,但是無法滿足高端工業(yè)及軍工領(lǐng)域?qū)τ诟叻直媛?、高靈敏度、多維信息融合等特種應(yīng)用需求,傳統(tǒng)的成像設(shè)計(jì)方式不再適用。因此,一種面向任務(wù)需求的全成像鏈路環(huán)節(jié)定向定制、全局優(yōu)化的成像方式應(yīng)運(yùn)而生,即計(jì)算成像。計(jì)算成像是幾何光學(xué)、波動(dòng)光學(xué)、電子學(xué)和信息科學(xué)等學(xué)科的交叉融合,近年來備受學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注。

    計(jì)算成像系統(tǒng)在設(shè)計(jì)理念上強(qiáng)調(diào)面向任務(wù)背景需求的全局定制化設(shè)計(jì)。由于任務(wù)的多樣性,計(jì)算成像主要包括孔徑編碼、全息成像、光場(chǎng)成像、壓縮感知、計(jì)算鬼成像和散射介質(zhì)成像等方法[1-2]。其中,單光子成像和計(jì)算鬼成像主要應(yīng)用于遠(yuǎn)紅外成像、深紫外成像和極弱光成像背景下的高空間采樣率成像[1]。其主要機(jī)理在于光的二階相干性。最早的單像素成像利用糾纏光子對(duì)的空間信息實(shí)現(xiàn)目標(biāo)空間信息的探測(cè)[3],而后發(fā)展的計(jì)算鬼成像則利用空間光調(diào)制器模擬光子的隨機(jī)性,采用單一像素探測(cè)器實(shí)現(xiàn)“單像素級(jí)”成像[4]。但是,無論單像素成像、計(jì)算鬼成像,還是后期進(jìn)一步發(fā)展的對(duì)偶攝影[5],都需要對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行多次投影采集(需要上萬次甚至更多)。雖然它們可以在極其微弱的成像條件下使用,卻難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的成像[1]。張玉葉等[6]提出了一種基于多設(shè)備多曝光圖像融合的計(jì)算成像方式,但是該方式除了增加系統(tǒng)成本之外,成像效果也易受多采集源配準(zhǔn)精度的影響。弱光環(huán)境下的常規(guī)成像可以通過構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)的顯著增強(qiáng),Chen等[7]通過對(duì)大量場(chǎng)景采集長短曝光圖像形成數(shù)據(jù)庫用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將弱光條件下拍攝的低對(duì)比圖像恢復(fù)為細(xì)節(jié)紋理清晰的正常圖像。該方法僅在訓(xùn)練段使用了長短曝光的信息融合以形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,而在實(shí)施階段沒有用到長積分圖像的信息,因此可以理解為低照度條件下的圖像去噪及增強(qiáng)問題。

    模糊圖像復(fù)原是計(jì)算成像方法的核心問題之一,直接決定并影響著系統(tǒng)最終的成像效果[8]。在傳統(tǒng)圖像處理領(lǐng)域,圖像復(fù)原算法雖然與成像鏈路的其他環(huán)節(jié)分離化設(shè)計(jì)[9-10],但是許多方法依然對(duì)計(jì)算成像系統(tǒng)的實(shí)施具有借鑒和指導(dǎo)意義。近年來,圍繞圖像復(fù)原問題的研究主要包括兩類理論實(shí)現(xiàn)方式:基于優(yōu)化框架的復(fù)原方法和基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)原方法。基于優(yōu)化框架的復(fù)原方法屬于一種物理模型驅(qū)動(dòng)的理論方法。由于圖像復(fù)原問題是一個(gè)典型的病態(tài)問題,基于優(yōu)化框架的復(fù)原方法通常需要添加先驗(yàn)約束并整合進(jìn)優(yōu)化理論框架中,以使病態(tài)問題具有可解性。這些優(yōu)化先驗(yàn)方法主要包括L0梯度[11]、梯度稀疏性[12-13]、暗通道[14]等。所采取的優(yōu)化框架主要包括邊緣化法(Marginalization Approach,MA)和最大后驗(yàn)概率法(Maximum A Posteriori,MAP)。Pan等[14]利用暗通道的稀疏性提出一種求取暗通道的線性化方法以代替原有暗通道的求取,從而規(guī)避了原有暗通道非凸非線性對(duì)于優(yōu)化框架的影響,取得了較好的復(fù)原效果,并且適用于非均勻一致的盲復(fù)原效果。Whyte等[15]建立了相機(jī)拍攝隨機(jī)抖動(dòng)的數(shù)學(xué)模型,并利用高速運(yùn)動(dòng)去模糊[16]的方法實(shí)現(xiàn)了非均勻一致的圖像復(fù)原?;谏疃葘W(xué)習(xí)的圖像復(fù)原方式屬于一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的理論方法,不同的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)推斷的切入點(diǎn)及實(shí)現(xiàn)方式各有不同。Chakrabarti[17]等利用一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊核傅里葉系數(shù)的估算;Li等[18]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練用于MAP模型框架下的先驗(yàn)信息,取得了良好的效果;Nah等[19]提出了一種多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以端到端的方式實(shí)現(xiàn)模糊圖像的清晰化復(fù)原;Zhang等將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)的特征提取優(yōu)勢(shì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的權(quán)重學(xué)習(xí)特性相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了一種可用于非均勻運(yùn)動(dòng)模糊復(fù)原的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[20]。近年來,隨著生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的不斷發(fā)展,忽略物理模型過程直接端到端生成復(fù)原圖像的實(shí)現(xiàn)方式也被應(yīng)用在圖像去模糊領(lǐng)域[21]。然而,上述論文均為基于單幀圖像的去模糊復(fù)原方法。Yuan和Lee[22-23]等研究了基于多幀圖像的模糊復(fù)原方法,利用邊緣清晰幀的梯度信息實(shí)現(xiàn)了模糊幀的圖像復(fù)原。

    針對(duì)低照度環(huán)境下高速運(yùn)動(dòng)物體的清晰成像問題,傳統(tǒng)成像方式難以通過積分時(shí)間的配置達(dá)到預(yù)期的效果,其原因在于低照度環(huán)境下,在孔徑光闌達(dá)到極限設(shè)計(jì)時(shí),依然需要長積分時(shí)間獲取足夠的光通量以達(dá)到高信噪比成像的要求。但是長積分時(shí)間會(huì)導(dǎo)致高速運(yùn)動(dòng)物體模糊,進(jìn)而影響后續(xù)的成像效果。

    本文提出一種基于組合曝光的計(jì)算成像方式,在成像鏈路環(huán)節(jié)上將傳感器驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)與面向任務(wù)的圖像處理環(huán)節(jié)合并優(yōu)化。為了實(shí)現(xiàn)組合曝光圖像對(duì)的信息互補(bǔ)應(yīng)用,采用一種基于EFF(Efficient Filter Flow)框架下由粗至精的全局非一致運(yùn)動(dòng)模糊核點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(Point Spread Function,PSF)求解方法,在求解過程中利用短積分時(shí)間的梯度信息和長積分時(shí)間的像素信息共同輔助模糊核的求解,最后利用全變分(Total Variation,TV)框架下的快速算法復(fù)原出高質(zhì)量的清晰圖像。該方法能夠滿足低照度環(huán)境下高速運(yùn)動(dòng)物體的清晰成像需求,計(jì)算成像結(jié)果清晰,具有良好的主觀視覺效果。

    2 成像原理及圖像復(fù)原模型

    面向低照度微光條件下的高速目標(biāo)運(yùn)動(dòng)成像問題,本文提出的計(jì)算成像方式需要將傳感器設(shè)計(jì)和圖像處理結(jié)合,形成面向任務(wù)需求的聯(lián)合優(yōu)化。因此,其成像方式的實(shí)現(xiàn)主要包括傳感器及硬件平臺(tái)和匹配的圖像復(fù)原算法兩部分的設(shè)計(jì)。

    2.1 傳感器及硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì)

    傳感器及硬件平臺(tái)作為組合曝光計(jì)算成像的重要組成部分,需要定向定制,以實(shí)現(xiàn)特殊的組合曝光時(shí)序設(shè)計(jì)。

    為了滿足低照度高靈敏成像及后續(xù)計(jì)算合成的需求,需要在高靈敏度(像元尺寸及量子轉(zhuǎn)化效率)和高幀頻(上限幀頻范圍)之間權(quán)衡。經(jīng)過調(diào)研,本文選擇長光辰芯公司生產(chǎn)的GSENSE2020作為本系統(tǒng)的主傳感器,其主要性能指標(biāo)如表1所示。相機(jī)的后端處理電路主芯片為Xilinx公司的K7系列芯片XC7K325T,輸出接口為標(biāo)準(zhǔn)Camlink-Full,相機(jī)系統(tǒng)樣機(jī)如圖1所示。

    圖1 計(jì)算成像相機(jī)系統(tǒng)Fig.1 Computational imaging camera system

    表1 GSENSE2020的主要性能指標(biāo)Tab.1 Main indicators of GSENSE2020

    該芯片在使用時(shí)具有正常高幀頻模式和長短組合曝光模式兩種工作模式,如圖2所示。

    圖2 相機(jī)工作模式示意圖Fig.2 Schematic diagram of camera operation modes

    正常高幀頻模式下,相機(jī)處于標(biāo)定狀態(tài),如圖2所示,此模式用于測(cè)量攝影高速物體所需的最短積分時(shí)間;在低照度環(huán)境下,積分時(shí)間與信噪比成反比。這里利用一種無參考圖像量化函數(shù)評(píng)價(jià)圖像的信噪比數(shù)值,以確定最低的積分時(shí)間配置,如式(1)所示:

    經(jīng)過試驗(yàn),下限信噪比數(shù)值設(shè)置為6 dB,以此確定系統(tǒng)的最低積分時(shí)間,上限不可超過高幀頻相機(jī)可接受的最大積分時(shí)間,在500 frame/s的模式下,積分時(shí)間最大可設(shè)置為2 ms。

    長短組合曝光模式是系統(tǒng)正常的工作模式,長積分時(shí)間的設(shè)置需要綜合考慮高速運(yùn)動(dòng)物體在物方的空間分辨率、最大運(yùn)行速度及成像系統(tǒng)焦距等信息,如圖3所示。

    圖3 積分時(shí)間內(nèi)的像移產(chǎn)生Fig.3 Image shift in integral time

    2.2 圖像復(fù)原模型

    本文的核心目的在于實(shí)現(xiàn)長積分時(shí)間觀測(cè)圖像的復(fù)原,其成像模型表述如下:

    式中:O(i,j)為成像系統(tǒng)采集的長積分時(shí)間觀測(cè)圖像,(i,j)為觀測(cè)圖像空間的像素位置;I(m,n)為真值圖像,(m,n)為真值圖像空間的像素位置;K(m,n,i,j)為運(yùn)動(dòng)模糊SPF;N(i,j)為成像噪聲。由于高速運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)速度與背景明顯不一致,因此運(yùn)動(dòng)模糊SPF既與觀測(cè)圖像的像素空間位置有關(guān),又與真值圖像的像素空間位置有關(guān),K(m,n,i,j)表征了該全局非一致性。

    雖然長短曝光的圖像對(duì)存在雙輸入源,即長積分時(shí)間圖像O(i,j)和短積分時(shí)間圖像O^(i,j),但是圖像復(fù)原的直接目標(biāo)僅在于實(shí)現(xiàn)長積分時(shí)間圖像O(i,j)的復(fù)原,而短積分時(shí)間圖像O^(i,j)由于信噪比的原因僅在模糊核估算階段提供額外的邊緣信息,不作為復(fù)原目標(biāo)圖像呈現(xiàn)在式(2)中。因此在式(2)中,已知觀測(cè)的模糊O(i,j),未知真值圖像I(m,n),運(yùn)動(dòng)模糊SPFK(m,n,i,j)及成像噪聲N(i,j)。上述問題在數(shù)學(xué)上為典型的病態(tài)問題,本文采用基于優(yōu)化框架的復(fù)原方法,需要添加先驗(yàn)約束并整合進(jìn)優(yōu)化理論框架中,以使病態(tài)問題有解。

    3 圖像復(fù)原算法

    圖像復(fù)原是計(jì)算成像系統(tǒng)的核心部分,計(jì)算復(fù)原的輸出直接決定并影響著系統(tǒng)成像的最終成像效果。為了適配組合曝光成像采集模式,克服高速運(yùn)動(dòng)物體在成像背景中形成的非均勻一致運(yùn)動(dòng)模糊,合理利用長短積分時(shí)間圖像。本文提出了一種改進(jìn)式EFF框架的全局非一致運(yùn)動(dòng)模糊核的估計(jì)算法及全變分框架下的快速復(fù)原算法。其中,EFF框架的全局非一致運(yùn)動(dòng)模糊核的估計(jì)算法主體借鑒了Whyte等[15]所使用的方法及文獻(xiàn)[16]的部分思路。模糊核迭代方法是在EFF框架下實(shí)施的,該框架由Hirsch等[24]提出,用于非一致去模糊的各種場(chǎng)合[15,26]。在EFF框架下實(shí)施迭代及復(fù)原的過程,能夠切合本系統(tǒng)非均勻一致運(yùn)動(dòng)模糊的特點(diǎn)。同時(shí),本文對(duì)模糊迭代方法進(jìn)行了一定的改進(jìn),使用短積分時(shí)間圖像和長積分時(shí)間圖像聯(lián)合實(shí)施模糊求解,以期獲得更為精確的模糊核估計(jì)。

    3.1 模糊核的迭代估計(jì)

    如圖4所示,圖像復(fù)原過程從整體上劃分為兩個(gè)部分:模糊核的迭代估計(jì)和已知估計(jì)模糊核的非盲圖像復(fù)原。模糊核迭代估計(jì)的具體實(shí)施步驟主要包括由低至高的迭代實(shí)施預(yù)處理、模糊核和真值圖像之間的交替估算。預(yù)處理及模糊核估計(jì)分別使用了短積分時(shí)間圖像和長積分時(shí)間圖像。

    在EFF框架下,尺度由粗至精的實(shí)施,對(duì)于本文1 280×720分辨率的圖像,尺度為9級(jí),每一級(jí)尺度的PSF的初始估計(jì)由上一次尺度的上采樣獲取。每一個(gè)尺度內(nèi)的迭代實(shí)施實(shí)質(zhì)相當(dāng)于低精度的完整圖像復(fù)原過程,區(qū)別僅在于復(fù)原解卷積不需要高質(zhì)量的圖像輸出。尺度由低至高的實(shí)施意義在于提升運(yùn)算效率。每一個(gè)尺度內(nèi)的迭代復(fù)原不需要較高的精度,本文設(shè)置為5次,最高尺度的最后一次為最終的非均勻一致的模糊核估計(jì),非盲圖像復(fù)原的輸入。

    3.1.1 預(yù)處理

    圖4 模糊核估計(jì)流程Fig.4 Flow chart of kernel iterative estimation

    預(yù)處理的意義在于獲取強(qiáng)邊緣圖像,而短積分圖像包含清晰的強(qiáng)邊緣紋理信息,使用該圖像作為預(yù)處理的輸入更為合理。同時(shí),由于短積分時(shí)間的信噪比比較低,需要雙邊濾波、沖擊濾波和梯度提取3個(gè)子過程串聯(lián)實(shí)施,以便求解保留強(qiáng)邊緣的梯度圖像

    沖擊濾波[25]和邊緣閾值提取操作用于提煉強(qiáng)梯度圖像用FuncShoGrThred來代表這一過程,即有:

    3.1.2 模糊核的交替估算

    式中Conveff代表著解卷積操作在EFF框架下實(shí)施的為L1范數(shù)正則化項(xiàng)代表了不同方向的偏微分操作,α*為權(quán)系數(shù)為當(dāng)前迭代次數(shù)的模糊核估計(jì)。該目標(biāo)函數(shù)的意義在于讓強(qiáng)梯度圖像與模糊核估計(jì)卷積后更接近于長積分圖像

    3.1.3 真值圖像的交替估算

    在迭代運(yùn)算中,真值圖像的估算主要用于監(jiān)測(cè)反饋模糊核的估計(jì)效果。在已知模糊核估計(jì)基礎(chǔ)上,優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)如下:

    式中?*∈{?0,?x,?y,?xx′,?xy′,?yy}代表不同方向不同階次的偏導(dǎo)算子,α*為其系數(shù),β為正則化項(xiàng)的權(quán)系數(shù)。

    上述迭代實(shí)施過程的中間結(jié)果如圖5所示。

    圖5 模糊核迭代估計(jì)中的中間試驗(yàn)結(jié)果Fig.5 Intermediate test results in fuzzy kernel iterative estimation

    3.2 非盲圖像的最終復(fù)原

    在經(jīng)過迭代并最終獲得非均勻一致的模糊核估計(jì)Kˉfinal的基礎(chǔ)上,選擇常規(guī)的非盲圖像復(fù)原算法來實(shí)現(xiàn)這一過程。本文選用全變分框架下的快速算法[27]來完成復(fù)原工作,該方法能較好地復(fù)原圖像的邊緣輪廓。

    全變差復(fù)原模型為:

    其中D1和D2分別表示對(duì)x和y方向的偏導(dǎo)算子。在已知SPFK的情況下,論文[24]采用分離變量法,引入中間變量wi(i=1,2)求解上述最小化問題,如式(8)所示:

    其中β是一個(gè)充分大的正數(shù)。這一優(yōu)化問題的優(yōu)點(diǎn)是,當(dāng)兩個(gè)變量I和w中的任何一個(gè)是固定值時(shí),相對(duì)于另一個(gè)變量最優(yōu)化問題具有低計(jì)算復(fù)雜度和高數(shù)值穩(wěn)定性的閉式公式。

    4 試 驗(yàn)

    4.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及實(shí)測(cè)圖像復(fù)原效果

    使用2.1所述的計(jì)算成像樣機(jī)硬件系統(tǒng),本文方法的復(fù)原效果如圖6所示。系統(tǒng)測(cè)試在10 Lux的光照環(huán)境下進(jìn)行,短積分時(shí)間設(shè)置為100 us,拍攝效果如圖6(a)所示;長積分時(shí)間為4 ms,可見運(yùn)動(dòng)模糊,如圖6(b)所示;使用本文方法獲得的復(fù)原圖像為圖6(c)所示;模糊及復(fù)原圖像細(xì)節(jié)對(duì)比如圖6(d)和6(e)所示。

    圖6 計(jì)算成像相機(jī)的成像效果Fig.6 Images captured by computational imaging camera

    4.2 仿真試驗(yàn)結(jié)果

    Nah等[19]發(fā)布了一個(gè)開源數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集使用GOPRO4相機(jī)以240 frame/s的幀率在自然場(chǎng)景中隨機(jī)拍攝高速的連續(xù)圖片序列,并從圖片序列中構(gòu)建配對(duì)的真值圖像序列和模糊圖像序列。其中,模糊圖像序列的構(gòu)建基于真值圖像臨近7~13幀隨機(jī)產(chǎn)生。該數(shù)據(jù)集為非均勻一致運(yùn)動(dòng)模糊提供了可供真值參考的依據(jù),后續(xù)相關(guān)方法[20-21]均基于該數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)算法的評(píng)估與驗(yàn)證。

    本文基于該開源數(shù)據(jù)庫進(jìn)行算法仿真。模糊圖像直接采用該數(shù)據(jù)集發(fā)布的圖片,然后將真值圖像灰度降低5倍并疊加均值灰度為20的高斯噪聲模擬低照度短積分圖像。本文方法的試驗(yàn)效果如圖7所示。

    圖7 分步試驗(yàn)效果Fig.7 Step-by-step experimental results

    由圖7可知,雖然短積分圖像的信噪比較低,但是短積分圖像僅在PSF的迭代階段提供邊緣信息,且邊緣信息使用前采用了式(3)所示的雙邊濾波和式(4)所示的沖擊濾波及梯度提取手段執(zhí)行預(yù)處理,很大程度上抑制了噪聲對(duì)圖像邊緣獲取的影響。因此,經(jīng)過該短積分圖像的輔助所獲取的全局非一致的運(yùn)動(dòng)模糊PSF較為精確,主要表現(xiàn)在復(fù)原結(jié)果清晰可靠,無明顯圖像振鈴現(xiàn)象,具有良好的主觀視覺效果。

    其他圖像的復(fù)原效果如圖8所示。從圖中可以看出,本文所述的圖像復(fù)原算法能夠利用長短積分時(shí)間圖像的信息獲得較好的全局非一致運(yùn)動(dòng)模糊PSF估計(jì),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)清晰的圖像復(fù)原效果。

    4.3 與其他圖像復(fù)原方法的對(duì)比

    同樣基于該GOPRO數(shù)據(jù)庫,本文對(duì)比了基于優(yōu)化方法的L0 Sparse[11]方法,Dark Channel[14]方法和基于深度學(xué)習(xí)的Deep Multi-scale[19]和RNN+CNN[20]方法,客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)選取了圖像復(fù)原領(lǐng)域常用的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和結(jié)構(gòu)相似指數(shù)(Structural Similarity Index Measure,SSIM),指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果如表2所示。圖像復(fù)原效果對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果如圖8所示,截取若干細(xì)節(jié)圖塊進(jìn)行對(duì)比,如圖9所示。

    上述數(shù)據(jù)及試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能夠有效抑制運(yùn)動(dòng)模糊,圖像紋理細(xì)節(jié)得到了明顯的改善且無明顯振鈴效果,客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)PSNR、SSIM較比原始降質(zhì)圖像提升10%左右,整體性能指標(biāo)優(yōu)于現(xiàn)有的非深度學(xué)習(xí)方法。對(duì)比表2中列舉的幾種圖像復(fù)原理論方法,本文方法在客觀指標(biāo)評(píng)價(jià)及視覺細(xì)節(jié)的恢復(fù)上明顯優(yōu)于L0 Sparse方法;Dark Channel在客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)PSNR上與本文方法接近,但在SSIM指標(biāo)上本文方法更優(yōu)。此外,該文所述方法在細(xì)節(jié)恢復(fù)上產(chǎn)生較多的振鈴效果,這是由于Dark Channel先驗(yàn)在模糊復(fù)原優(yōu)化框架中,尤其在全局非一致的模糊圖像復(fù)原使用中并不十分理想,PSF估計(jì)并不準(zhǔn)確,而這種振鈴的復(fù)原效果在PSNR評(píng)價(jià)指標(biāo)中往往不能體現(xiàn),而在SSIM指標(biāo)中能夠有所體現(xiàn);Deep Multi-scale法[19]在客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)及主觀復(fù)原效果與本文所述方法接近,但也丟失了一些細(xì)節(jié)信息。RNN+CNN法[20]在客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)及主觀視覺效果略優(yōu)于本文方法,但仔細(xì)觀察會(huì)發(fā)現(xiàn),在局部區(qū)域沒有完全去除模糊效果。

    這里需要指出的是:Deep Multi-scale法和RNN+CNN法屬于深度學(xué)習(xí)理論方法,即基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的圖像復(fù)原方法,在實(shí)際使用中往往需要執(zhí)行先期的數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練才能夠部署使用,同時(shí)受到深度學(xué)習(xí)方法泛化能力的限制,往往不能在光照及其他場(chǎng)景環(huán)境發(fā)生變化時(shí)穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)各類場(chǎng)景的清晰化復(fù)原。

    圖8 不同圖像復(fù)原方法的試驗(yàn)對(duì)比Fig.8 Experimental comparison of different image restoration methods

    圖9 不同圖像復(fù)原方法的試驗(yàn)對(duì)比。第一列為長積分時(shí)間模糊圖像;第二列為短積分時(shí)間低信噪比圖像;第三列為L0稀疏表示的復(fù)原結(jié)果;第四列為暗通道法的復(fù)原結(jié)果;第五列為深度多尺度變換的復(fù)原結(jié)果;第六列為RNN與CNN的復(fù)原結(jié)果;第七列為本文復(fù)原結(jié)果;第八列為真值圖像Fig.9 Experimental comparison of different image restoration methods.The first column is a long integral time blur image;the second column is the image with short integration time and low SNR;The third column is the recovery result of L0 sparse;the fourth column is the recovery result of dark channel;the fifth column is the recovery result of deep multi-scale;the sixth column is the recovery result of RNN+CNN;the seventh column is the recovery result of this paper;and the eighth column is the true value image

    表2 不同圖像復(fù)原方法的PSNR/SSIM指標(biāo)對(duì)比Tab.2 Comparison of PSNR/SSIM indexes among different restoration methods

    5 結(jié) 論

    本文針對(duì)低照度條件下高速運(yùn)動(dòng)物體的攝影成像,提出一種基于計(jì)算成像的設(shè)計(jì)思路,在成像鏈路環(huán)節(jié)上將傳感器設(shè)計(jì)和圖像處理設(shè)計(jì)兩個(gè)環(huán)節(jié)聯(lián)合設(shè)計(jì),提出一種基于長短組合曝光的計(jì)算成像方式及圖像復(fù)原算法。試驗(yàn)結(jié)果表明,該計(jì)算成像方法能夠有效解決傳統(tǒng)成像方式下能量獲取和高速運(yùn)動(dòng)模糊之間的矛盾,所采集的圖像復(fù)原算法能夠有效抑制運(yùn)動(dòng)模糊,在圖像紋理細(xì)節(jié)上有明顯的改善且無明顯振鈴,客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)PSNR、SSIM較比原始降質(zhì)圖像提升10%左右,整體性能指標(biāo)優(yōu)于現(xiàn)有的非深度學(xué)習(xí)方法。該方法復(fù)原的圖像紋理清晰,具有良好的主觀視覺效果。

    計(jì)算成像強(qiáng)調(diào)成像鏈路環(huán)節(jié)的全局優(yōu)化,本文在成像鏈路環(huán)節(jié)上選取了傳感器設(shè)計(jì)和圖像處理兩個(gè)環(huán)節(jié)展開聯(lián)合設(shè)計(jì),并獲得了較好的復(fù)原結(jié)果。在光學(xué)設(shè)計(jì)中,孔徑光闌和軸外像差是一對(duì)矛盾體,但軸外像差校正同樣可以結(jié)合圖像復(fù)原處理[26,28]形成另一個(gè)思路的優(yōu)化設(shè)計(jì)。因此,后續(xù)工作是將光學(xué)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的優(yōu)化融合進(jìn)本計(jì)算成像鏈路框架中,以期進(jìn)一步擴(kuò)展低照度條件下高速攝影成像設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍,實(shí)現(xiàn)光學(xué)設(shè)計(jì)、傳感器設(shè)計(jì)和圖像處理三者聯(lián)合的全局優(yōu)化。

    猜你喜歡
    圖像復(fù)原真值復(fù)原
    溫陳華:唐宋甲胄復(fù)原第一人
    淺談曜變建盞的復(fù)原工藝
    毓慶宮惇本殿明間原狀陳列的復(fù)原
    紫禁城(2020年8期)2020-09-09 09:38:04
    基于MTF的實(shí)踐九號(hào)衛(wèi)星圖像復(fù)原方法研究
    10kV組合互感器誤差偏真值原因分析
    電子制作(2017年1期)2017-05-17 03:54:35
    真值限定的語言真值直覺模糊推理
    基于真值發(fā)現(xiàn)的沖突數(shù)據(jù)源質(zhì)量評(píng)價(jià)算法
    基于MTFC的遙感圖像復(fù)原方法
    模糊圖像復(fù)原的高階全變差正則化模型構(gòu)建
    一種自適應(yīng)正則化技術(shù)的圖像復(fù)原方法
    国产欧美日韩精品一区二区| 久久草成人影院| 国产激情偷乱视频一区二区| 国产亚洲精品久久久久久毛片| av在线观看视频网站免费| 少妇的逼好多水| 一本久久中文字幕| 高清在线国产一区| 变态另类成人亚洲欧美熟女| www.色视频.com| 成人午夜高清在线视频| 国产精品久久电影中文字幕| 欧美日韩国产亚洲二区| 91av网一区二区| 偷拍熟女少妇极品色| 日韩 亚洲 欧美在线| 午夜精品一区二区三区免费看| 欧美不卡视频在线免费观看| 丰满的人妻完整版| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 99热这里只有精品一区| 在线a可以看的网站| 国产一区二区在线观看日韩| 最近中文字幕高清免费大全6 | 日本一本二区三区精品| 欧美日韩黄片免| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 99九九线精品视频在线观看视频| 久久草成人影院| 欧美+日韩+精品| av在线观看视频网站免费| 亚洲精品国产成人久久av| 日本一二三区视频观看| 十八禁国产超污无遮挡网站| 我的老师免费观看完整版| 亚洲精品色激情综合| 两个人视频免费观看高清| 国产视频内射| 天天一区二区日本电影三级| 91av网一区二区| 一个人免费在线观看电影| 国产视频内射| 国产精品国产高清国产av| 日本五十路高清| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产美女午夜福利| av视频在线观看入口| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 中文资源天堂在线| 亚洲成人中文字幕在线播放| 一级毛片久久久久久久久女| 婷婷丁香在线五月| 精品不卡国产一区二区三区| 香蕉av资源在线| 国产精品久久视频播放| 99热这里只有是精品50| 国产一区二区三区视频了| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 国产男靠女视频免费网站| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 午夜激情欧美在线| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 日本 av在线| 久久亚洲真实| 国产精品一区二区免费欧美| 亚洲专区中文字幕在线| 黄色视频,在线免费观看| 国产美女午夜福利| 免费看光身美女| 一级a爱片免费观看的视频| 日韩欧美免费精品| 免费黄网站久久成人精品| 99久久九九国产精品国产免费| 一a级毛片在线观看| 一个人免费在线观看电影| 免费看日本二区| 免费看光身美女| 国产不卡一卡二| 一个人观看的视频www高清免费观看| 校园春色视频在线观看| 全区人妻精品视频| 99在线人妻在线中文字幕| 亚洲五月天丁香| 俺也久久电影网| 国产私拍福利视频在线观看| 久久6这里有精品| 国产精品女同一区二区软件 | 国产精品野战在线观看| 少妇高潮的动态图| 无遮挡黄片免费观看| 国产精品一区二区三区四区久久| 性插视频无遮挡在线免费观看| 国产单亲对白刺激| 亚洲中文日韩欧美视频| 波野结衣二区三区在线| 男女啪啪激烈高潮av片| 最新中文字幕久久久久| 最新中文字幕久久久久| 欧美一区二区国产精品久久精品| 毛片一级片免费看久久久久 | 午夜免费男女啪啪视频观看 | 中文字幕av成人在线电影| 丰满人妻一区二区三区视频av| 在线观看美女被高潮喷水网站| 毛片女人毛片| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 联通29元200g的流量卡| 97碰自拍视频| 日本爱情动作片www.在线观看 | 亚洲av二区三区四区| 久久99热这里只有精品18| 国产成人影院久久av| 国产色婷婷99| 美女大奶头视频| 男女视频在线观看网站免费| 亚洲三级黄色毛片| 美女免费视频网站| 亚洲欧美清纯卡通| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产av在哪里看| 亚洲七黄色美女视频| 久久精品国产鲁丝片午夜精品 | 欧美色欧美亚洲另类二区| 国产免费男女视频| 日日撸夜夜添| 一级黄片播放器| 日韩国内少妇激情av| 日韩精品有码人妻一区| 国产亚洲精品久久久com| 欧美最黄视频在线播放免费| 国产av在哪里看| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 99久久成人亚洲精品观看| 三级国产精品欧美在线观看| 国产伦人伦偷精品视频| 色尼玛亚洲综合影院| 国产午夜福利久久久久久| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 校园春色视频在线观看| 老熟妇仑乱视频hdxx| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 特大巨黑吊av在线直播| 不卡一级毛片| 嫩草影院新地址| 在线播放国产精品三级| 两个人的视频大全免费| 亚洲av熟女| 九色国产91popny在线| 午夜福利高清视频| 亚洲黑人精品在线| 免费一级毛片在线播放高清视频| 欧美bdsm另类| 亚洲成人久久爱视频| 亚洲,欧美,日韩| 久久久成人免费电影| 在现免费观看毛片| 日韩国内少妇激情av| 一进一出好大好爽视频| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 黄色一级大片看看| 精品久久国产蜜桃| 久久久久久久久久久丰满 | 久久久久国内视频| 伦精品一区二区三区| 久久久成人免费电影| 午夜精品久久久久久毛片777| 搡老熟女国产l中国老女人| 草草在线视频免费看| 一本一本综合久久| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 他把我摸到了高潮在线观看| 国产麻豆成人av免费视频| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 男女边吃奶边做爰视频| 国产精品永久免费网站| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 成年女人永久免费观看视频| 搡老妇女老女人老熟妇| 久久精品影院6| 久久久久久久久久成人| 永久网站在线| av在线观看视频网站免费| 国产免费av片在线观看野外av| 在线免费观看的www视频| 免费在线观看成人毛片| 国产精品久久久久久久电影| 日本爱情动作片www.在线观看 | 在线播放无遮挡| 久久亚洲精品不卡| 无人区码免费观看不卡| 成人特级黄色片久久久久久久| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 十八禁国产超污无遮挡网站| 午夜a级毛片| 亚洲欧美清纯卡通| 黄色一级大片看看| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲av电影不卡..在线观看| 日本五十路高清| 午夜老司机福利剧场| 在线国产一区二区在线| 天堂动漫精品| 久久精品国产亚洲av天美| 午夜福利高清视频| 午夜福利视频1000在线观看| 婷婷亚洲欧美| 黄色视频,在线免费观看| 久久久久久久久久久丰满 | 好男人在线观看高清免费视频| 国产免费男女视频| 色综合站精品国产| 日本一本二区三区精品| 男女下面进入的视频免费午夜| 亚洲国产色片| 网址你懂的国产日韩在线| 丰满乱子伦码专区| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 一进一出抽搐gif免费好疼| 91在线精品国自产拍蜜月| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 一级黄色大片毛片| 欧美日韩黄片免| 午夜影院日韩av| 久久久成人免费电影| 俄罗斯特黄特色一大片| 成年人黄色毛片网站| 精品午夜福利视频在线观看一区| 国产大屁股一区二区在线视频| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 看十八女毛片水多多多| 精品国产三级普通话版| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 日韩人妻高清精品专区| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 精品国内亚洲2022精品成人| 在线观看av片永久免费下载| a级毛片免费高清观看在线播放| 国内精品久久久久久久电影| 久久久久久久久久成人| 国产精品,欧美在线| 亚洲成a人片在线一区二区| 日韩中文字幕欧美一区二区| 两个人视频免费观看高清| 久久久久久久亚洲中文字幕| 国产免费av片在线观看野外av| 国产中年淑女户外野战色| 国产毛片a区久久久久| 床上黄色一级片| 免费黄网站久久成人精品| 日韩人妻高清精品专区| 一本一本综合久久| av天堂中文字幕网| 免费看美女性在线毛片视频| 赤兔流量卡办理| 日韩精品青青久久久久久| 国产高清视频在线观看网站| 欧美性感艳星| 国产麻豆成人av免费视频| 免费观看精品视频网站| av福利片在线观看| 国产91精品成人一区二区三区| 国产精华一区二区三区| 成人综合一区亚洲| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 直男gayav资源| 亚洲国产高清在线一区二区三| 国产亚洲91精品色在线| 美女cb高潮喷水在线观看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 欧美三级亚洲精品| 亚洲精品国产成人久久av| 国产精品爽爽va在线观看网站| 欧美激情在线99| 一进一出抽搐动态| 国产探花在线观看一区二区| 成人毛片a级毛片在线播放| 久久久久久国产a免费观看| 国产麻豆成人av免费视频| 麻豆一二三区av精品| 日韩欧美国产一区二区入口| 国产精品三级大全| 国产淫片久久久久久久久| 中文字幕久久专区| 久久精品人妻少妇| 91久久精品国产一区二区三区| 最新在线观看一区二区三区| 婷婷亚洲欧美| 色吧在线观看| 99精品久久久久人妻精品| 在线播放无遮挡| 国产私拍福利视频在线观看| 成熟少妇高潮喷水视频| 91午夜精品亚洲一区二区三区 | 熟女电影av网| 日韩av在线大香蕉| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 免费看美女性在线毛片视频| 中文字幕高清在线视频| 亚洲综合色惰| 内地一区二区视频在线| 美女免费视频网站| 极品教师在线视频| 亚洲成人久久性| 床上黄色一级片| 亚洲人成网站在线播| 日本黄大片高清| 久久精品综合一区二区三区| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 午夜影院日韩av| 91精品国产九色| 国产爱豆传媒在线观看| 好男人在线观看高清免费视频| 婷婷精品国产亚洲av| 亚洲av一区综合| 中文字幕高清在线视频| 精品久久久久久久久av| 九色国产91popny在线| 亚洲美女视频黄频| 久久精品国产亚洲av天美| 亚洲自拍偷在线| 可以在线观看的亚洲视频| 亚洲电影在线观看av| 亚洲av熟女| 中文字幕av在线有码专区| 美女黄网站色视频| 高清在线国产一区| 丰满的人妻完整版| 在线播放国产精品三级| 亚洲精品成人久久久久久| 国产成人av教育| 国产免费一级a男人的天堂| 美女cb高潮喷水在线观看| 国内精品一区二区在线观看| 天美传媒精品一区二区| 特级一级黄色大片| 岛国在线免费视频观看| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 色综合婷婷激情| 变态另类丝袜制服| 国产探花在线观看一区二区| 十八禁网站免费在线| 一本精品99久久精品77| 国产精品一及| 亚洲第一电影网av| 久久这里只有精品中国| 国产在视频线在精品| 久久亚洲精品不卡| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 国产 一区精品| 国产视频内射| 精品久久久久久,| 热99re8久久精品国产| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 国内精品宾馆在线| 亚洲成人久久性| 免费观看的影片在线观看| 一个人看的www免费观看视频| 久久久久久久精品吃奶| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 久久久久久大精品| 99久久精品一区二区三区| 精品午夜福利在线看| 精品久久久久久久久久久久久| 久久亚洲精品不卡| 又爽又黄a免费视频| 在线观看一区二区三区| 99热这里只有精品一区| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 久久精品国产亚洲av天美| eeuss影院久久| 啦啦啦啦在线视频资源| 亚洲精品成人久久久久久| 女人被狂操c到高潮| 久久久午夜欧美精品| 久99久视频精品免费| 成人av一区二区三区在线看| 51国产日韩欧美| 午夜福利高清视频| 国产日本99.免费观看| 国产男靠女视频免费网站| 在线免费观看不下载黄p国产 | 精品日产1卡2卡| 久久国产乱子免费精品| 精品午夜福利视频在线观看一区| 日本 av在线| 久久久久久久久久久丰满 | 精品日产1卡2卡| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲久久久久久中文字幕| 国内揄拍国产精品人妻在线| 国产综合懂色| 日本精品一区二区三区蜜桃| 欧美一级a爱片免费观看看| 五月玫瑰六月丁香| 成人精品一区二区免费| 听说在线观看完整版免费高清| 亚洲精华国产精华液的使用体验 | АⅤ资源中文在线天堂| 亚洲中文日韩欧美视频| 国产精品女同一区二区软件 | 给我免费播放毛片高清在线观看| 两个人的视频大全免费| 国产中年淑女户外野战色| 免费看a级黄色片| 成人鲁丝片一二三区免费| 亚洲欧美日韩无卡精品| 九九爱精品视频在线观看| 国产高清激情床上av| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 国产精品一及| 日本黄色片子视频| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 欧美成人性av电影在线观看| 很黄的视频免费| 伦理电影大哥的女人| 免费av毛片视频| 欧美色视频一区免费| 欧美激情国产日韩精品一区| 麻豆国产97在线/欧美| 黄色丝袜av网址大全| 午夜福利18| 国产精品嫩草影院av在线观看 | 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产三级中文精品| 亚洲18禁久久av| 老司机福利观看| 中文字幕av成人在线电影| 毛片一级片免费看久久久久 | 特级一级黄色大片| 国产精品三级大全| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 日韩欧美国产一区二区入口| 午夜精品在线福利| 又黄又爽又免费观看的视频| 免费高清视频大片| 天堂影院成人在线观看| 亚洲精品影视一区二区三区av| 美女被艹到高潮喷水动态| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 欧美性感艳星| 日本 av在线| 日韩欧美在线二视频| 国产伦精品一区二区三区视频9| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 国产黄a三级三级三级人| 中国美白少妇内射xxxbb| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 亚洲第一区二区三区不卡| 国产成人av教育| 91av网一区二区| 久久久久久久久久久丰满 | 国产久久久一区二区三区| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产激情偷乱视频一区二区| 一个人免费在线观看电影| 亚洲经典国产精华液单| 国产淫片久久久久久久久| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 极品教师在线视频| 国产精品免费一区二区三区在线| 真人做人爱边吃奶动态| 国产黄色小视频在线观看| 国语自产精品视频在线第100页| 久久久久久久亚洲中文字幕| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 亚洲精品久久国产高清桃花| 老熟妇仑乱视频hdxx| 欧美丝袜亚洲另类 | 老师上课跳d突然被开到最大视频| АⅤ资源中文在线天堂| 国产免费男女视频| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 日本免费一区二区三区高清不卡| 91精品国产九色| 91麻豆精品激情在线观看国产| 免费一级毛片在线播放高清视频| 最近中文字幕高清免费大全6 | 色播亚洲综合网| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 日韩 亚洲 欧美在线| 亚洲国产精品sss在线观看| 午夜久久久久精精品| 精品久久久久久久久av| 欧美精品啪啪一区二区三区| 性色avwww在线观看| 大型黄色视频在线免费观看| 人妻久久中文字幕网| 国产成年人精品一区二区| 日韩在线高清观看一区二区三区 | 国产免费男女视频| 亚洲va在线va天堂va国产| 亚洲精品亚洲一区二区| 成年女人毛片免费观看观看9| 亚洲综合色惰| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 国产黄色小视频在线观看| 99视频精品全部免费 在线| 最近在线观看免费完整版| 麻豆久久精品国产亚洲av| 毛片一级片免费看久久久久 | 午夜爱爱视频在线播放| 色5月婷婷丁香| 色吧在线观看| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 一级毛片久久久久久久久女| 精品午夜福利视频在线观看一区| 国产三级在线视频| 少妇人妻精品综合一区二区 | www.www免费av| 波野结衣二区三区在线| 国产精品久久久久久av不卡| 亚洲国产精品合色在线| 国产黄色小视频在线观看| 中国美白少妇内射xxxbb| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 成人欧美大片| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 韩国av在线不卡| 草草在线视频免费看| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 亚洲黑人精品在线| 22中文网久久字幕| 亚洲不卡免费看| 男女边吃奶边做爰视频| 免费无遮挡裸体视频| 简卡轻食公司| 国产主播在线观看一区二区| 美女被艹到高潮喷水动态| 欧美激情在线99| 两个人的视频大全免费| 欧美另类亚洲清纯唯美| 99在线人妻在线中文字幕| 少妇熟女aⅴ在线视频| 久久午夜亚洲精品久久| 深夜a级毛片| 淫妇啪啪啪对白视频| 免费看美女性在线毛片视频| 欧美三级亚洲精品| 国产精品伦人一区二区| 五月玫瑰六月丁香| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 精品欧美国产一区二区三| 22中文网久久字幕| bbb黄色大片| av中文乱码字幕在线| 1024手机看黄色片| 亚洲第一区二区三区不卡| 亚洲欧美清纯卡通| ponron亚洲| 麻豆成人午夜福利视频| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 午夜老司机福利剧场| 亚洲av二区三区四区| 毛片一级片免费看久久久久 | 少妇丰满av| 老司机福利观看| av国产免费在线观看| 一级av片app| 久久国产乱子免费精品| 啦啦啦啦在线视频资源| 亚洲乱码一区二区免费版| 桃色一区二区三区在线观看| 成人三级黄色视频| 国产亚洲欧美98| 村上凉子中文字幕在线| 91精品国产九色| 久久这里只有精品中国| 老女人水多毛片| 神马国产精品三级电影在线观看| 亚洲av中文av极速乱 | 午夜视频国产福利| 一进一出抽搐gif免费好疼| 精品欧美国产一区二区三| 精品国内亚洲2022精品成人| 午夜亚洲福利在线播放| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 变态另类丝袜制服| 欧美激情国产日韩精品一区| 欧美成人性av电影在线观看| 国产黄片美女视频| 俺也久久电影网| 91久久精品电影网| 色视频www国产| 国产免费av片在线观看野外av| 免费人成在线观看视频色| 色综合站精品国产| 伊人久久精品亚洲午夜| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 国产精品野战在线观看| 午夜福利18| 精品欧美国产一区二区三| 国产三级在线视频| 别揉我奶头 嗯啊视频| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 国内精品久久久久精免费| 乱人视频在线观看| 国产黄片美女视频| 麻豆国产av国片精品| 神马国产精品三级电影在线观看| 精品午夜福利视频在线观看一区| 日本免费a在线| 国产毛片a区久久久久| 美女cb高潮喷水在线观看| 久久精品人妻少妇| 老司机福利观看| 深夜精品福利| 尾随美女入室| 嫩草影院入口| 1000部很黄的大片| 性欧美人与动物交配|