• <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 ?

    深度圖像的法向指導(dǎo)GPU濾波

    2022-03-21 11:13:36崇斯杰王士瑋劉利剛
    圖學(xué)學(xué)報(bào) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:鄰點(diǎn)法向雙邊

    崇斯杰,王士瑋,劉利剛

    深度圖像的法向指導(dǎo)GPU濾波

    崇斯杰,王士瑋,劉利剛

    (中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,安徽 合肥 230022)

    深度相機(jī)獲取深度圖像由于硬件精度問題,往往會(huì)丟失大量細(xì)節(jié)信息。因此,對(duì)深度圖像的濾波,已經(jīng)成為深度視覺領(lǐng)域一個(gè)重要的課題。然而,現(xiàn)階段大多數(shù)濾波的方法對(duì)于深度圖像中的尖銳特征保留能力不足,往往會(huì)出現(xiàn)過光滑現(xiàn)象。針對(duì)深度圖像濾波中的尖銳特征難以保留的問題,提出了一種新的深度圖像的聯(lián)合雙邊濾波方法。首先求解深度圖像每個(gè)像素的法向,以投票的方式對(duì)法向的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算以進(jìn)行聯(lián)合雙邊濾波,最后根據(jù)濾波后的法向更新頂點(diǎn)坐標(biāo)。該方法引入了高精度的紋理作為指導(dǎo)信息,能獲取更可信的濾波效果。另外,該方法基于點(diǎn)云的局部信息,不需要求解很大的矩陣,且基于GPU并行,運(yùn)算效率極高。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能更好地保留法向的邊界,具有更好的幾何特征保留能力。

    深度圖像;點(diǎn)云;聯(lián)合雙邊濾波;紋理;法向?yàn)V波

    隨著深度相機(jī)的發(fā)展,人們獲得物體的三維數(shù)據(jù)越來越便捷,并得到廣泛地應(yīng)用。但是,由于受測(cè)量精度以及采集環(huán)境的影響,現(xiàn)有的深度相機(jī)所獲取的深度圖像(深度點(diǎn)云數(shù)據(jù))往往存在大量的噪音。因此,對(duì)深度圖像進(jìn)行有效地濾波與去噪,是一個(gè)非常重要的問題。

    關(guān)于網(wǎng)格曲面的濾波已有大量的工作[1]。雖然許多深度圖像的濾波方法均來自網(wǎng)格曲面濾波的啟發(fā),但直接用于深度點(diǎn)云數(shù)據(jù)還存在著不足。首先,由于深度點(diǎn)云數(shù)據(jù)無拓?fù)溥B接關(guān)系,許多方法對(duì)于尖銳幾何特征保留并不能得到很好的效果。其次,由于在GPU中不便獲取網(wǎng)格曲面的頂點(diǎn)的鄰域信息,網(wǎng)格曲面的濾波方法大多采用CPU串行計(jì)算,無法進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。

    對(duì)于深度圖像,本文提出一種新的2步式的濾波算法。首先,利用深度圖像的局部深度信息,計(jì)算出深度數(shù)據(jù)在各像素處的法向,并通過投票來獲取基于局部法向與紋理信息的指導(dǎo)法向,依照指導(dǎo)法向進(jìn)行聯(lián)合雙邊濾波。其次,通過迭代更新,使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)在深度方向上均進(jìn)行小幅度的位移修正,使其局部法向逼近其濾波后的法向。

    該方法同時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的幾何信息與紋理信息,并且由于每一步計(jì)算的局部性,可以將每一個(gè)像素的計(jì)算分配到GPU的一個(gè)獨(dú)立的線程中,極大地加快了運(yùn)算效率,能實(shí)時(shí)得到濾波的結(jié)果。

    1 相關(guān)工作

    1.1 網(wǎng)格曲面去噪

    網(wǎng)格曲面去噪一直是圖形學(xué)的一個(gè)熱門課題。最初研究者們使用基于局部Laplacian坐標(biāo)的方法來進(jìn)行去噪,該方法實(shí)現(xiàn)快捷但易導(dǎo)致網(wǎng)格產(chǎn)生較大的變形,且對(duì)于幾何特征的保留能力不足。FLEISHMAN等[2]提出使用雙邊濾波的方法對(duì)網(wǎng)格法向進(jìn)行濾波,其能很好地保留法向的邊界,使得局部法向變換較大的幾何特征得已保留;LEE和WANG[3]采用最小化頂點(diǎn)法向積分的最小二乘誤差(least square estimate,LSE)來更新濾波后的頂點(diǎn);ZHANG等[4]在曲面上使用了高斯球面定義的法向來進(jìn)行濾波,使得法向?yàn)V波的結(jié)果更自然,對(duì)較大的噪聲表現(xiàn)效果更好;SHEN等[5]通過局部法向變化分類的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)格的銳化;WEI等[6]提出了一種基于點(diǎn)分類的辦法來進(jìn)一步提高濾波對(duì)特征的保留能力;ZHANG等[7]則在法向?yàn)V波的基礎(chǔ)上,通過投票的方式對(duì)局部法向進(jìn)行了邊緣檢測(cè)與光滑度檢測(cè),以控制聯(lián)合雙邊濾波的權(quán)重,并使得對(duì)尖銳特征的保留能力大大增強(qiáng)。

    1.2 點(diǎn)云去噪

    關(guān)于點(diǎn)云的濾波也已經(jīng)有了大量的研究。如杜小燕等[8]通過點(diǎn)云鄰域的局部法向的雙邊濾波對(duì)點(diǎn)云模型實(shí)現(xiàn)了保局部特征的濾波;HAN等[9]則將聯(lián)合雙邊濾波引入了3D點(diǎn)云的濾波中,使得其對(duì)特征保留能力更強(qiáng)。而深度圖由于其余圖片的極大相似程度,人們對(duì)于其濾波也展開了大量研究。如MUELLER等[10]通過自適應(yīng)交叉三邊中值濾波(adaptive cross-trilateral depth map filtering,ACTMF)改進(jìn)了對(duì)深度圖的濾波;HU等[11]通過對(duì)深度圖像的像素進(jìn)行聚類分塊,并在GBT域中進(jìn)行閾值分類以增強(qiáng)其稀疏性,獲得更好地去噪效果;DU和MIAO[12]通過MeanShift方法對(duì)大尺寸無效區(qū)域及其相鄰區(qū)域?qū)?yīng)的RGB圖像像素進(jìn)行聚類,以填充深度圖像中缺失的像素并去噪;HUANG等[13]通過顏色引導(dǎo)的信息,使得深度圖像的去噪能更好地保留像素視覺上的邊界;IBRAHIM和LIU[14]則在顏色引導(dǎo)濾波的基礎(chǔ)上,使用優(yōu)化的Markov隨機(jī)場(chǎng)來減輕模糊效應(yīng)。

    由于深度圖像本身的特性,其每個(gè)像素的鄰域很容易獲取,這樣的濾波方法可很方便地使用GPU進(jìn)行并行計(jì)算以加速算法,該方法在實(shí)時(shí)重建等應(yīng)用中已經(jīng)得到廣泛地使用。

    1.3 聯(lián)合雙邊濾波

    雙邊濾波[15]是利用局部信息且能很好地保存邊界信息的一種濾波方式。該方法已經(jīng)廣泛運(yùn)用于處理那些噪音過大的圖像。其方法簡單而有效,在視頻和計(jì)算機(jī)視覺中被大量使用[16-19]。同時(shí)在網(wǎng)格去噪和點(diǎn)云去噪中,也得到了相當(dāng)廣泛地應(yīng)用。文獻(xiàn)[20]介紹了關(guān)于雙邊濾波及其應(yīng)用。

    聯(lián)合雙邊濾波是雙邊濾波的一種延伸,其使用適當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)信號(hào),來分配濾波時(shí)不同位置的信息對(duì)其影響的權(quán)重。該方法在圖像處理中已經(jīng)獲得了成功地應(yīng)用[21-22],即

    其中,()為選定點(diǎn)的鄰域;為高斯濾波參數(shù),決定了高斯濾波器的平滑程度;GG為點(diǎn)與點(diǎn)處的指導(dǎo)信息,其具有比原始信息更強(qiáng)地指導(dǎo)作用。

    這個(gè)方法的思路在于,指導(dǎo)圖G能夠提供更加有效的濾波信息,以獲得更合適的權(quán)重,將濾波器導(dǎo)向更佳的結(jié)果。在該過程中,如何獲得一張合適的指導(dǎo)圖G是最大的挑戰(zhàn)。此外,在雙邊濾波中,由于對(duì)每一個(gè)點(diǎn)的處理只用到局部信息,所以非常適合在GPU上并行加速[23]。

    2 法向指導(dǎo)的GPU濾波

    2.1 點(diǎn)法向計(jì)算

    本文通過點(diǎn)4周相鄰的鄰域點(diǎn)來計(jì)算點(diǎn)的法向。如果4個(gè)鄰域點(diǎn)均存在,則求這4個(gè)點(diǎn)的最小二乘擬合平面的法向作為該點(diǎn)的法向;如果只存在3個(gè)鄰域點(diǎn),則將3個(gè)點(diǎn)所定義的平面作為該點(diǎn)的法向;其他情況不定義該點(diǎn)法向。將定義該點(diǎn)法向的鄰域點(diǎn)的數(shù)量記為n。圖1為深度點(diǎn)云的法向渲染圖。

    圖1 法向渲染圖示例

    2.2 點(diǎn)的局部片段

    對(duì)于非邊界點(diǎn),定義其局部片段為包含該點(diǎn)的×大小的鄰域;對(duì)于邊界點(diǎn),盡量取該點(diǎn)為“中心”的×大小的鄰域?yàn)槠渚植科危鐖D2所示。本文取不小于3的奇數(shù)。

    圖2 包含頂點(diǎn)的3×3片段的不同情況

    定義每個(gè)點(diǎn)的局部片段的目的是將該點(diǎn)出現(xiàn)的局部掃描誤差的風(fēng)險(xiǎn)平均到周圍的點(diǎn)上。當(dāng)獲得了一個(gè)點(diǎn)的所有片段后,即可對(duì)這些片段進(jìn)行比較,并對(duì)其可信程度進(jìn)行評(píng)價(jià),選取其中光滑程度最高的一個(gè)片段的平均法向來作為指導(dǎo)該點(diǎn)進(jìn)行濾波的指導(dǎo)法向。

    2.3 片段的誤差系數(shù)

    由于每個(gè)片段所包含的點(diǎn)在空間中的距離很近,所以一個(gè)片段越光滑,說明其在測(cè)量時(shí)誤差較低,則保留原始法向的可能性會(huì)更高。

    對(duì)于每個(gè)片段,通過定義()來估計(jì)該片段上所有像素法向之間的誤差系數(shù),并衡量其法向的置信度為

    其中,()為該片段上差異最大的2個(gè)像素的法向差值的模,用于衡量其光滑程度為

    其中,()為邊緣檢測(cè)函數(shù),用于檢測(cè)該片段是否包含一條尖銳的邊緣。如果包含,其法向的誤差系數(shù)則增大為

    <

    其中,為一個(gè)充分小的正數(shù),用來保證分母非負(fù)。

    當(dāng)片段包含了一條明顯的邊緣時(shí),()會(huì)明顯變大;E為片段上2個(gè)相鄰像素之間的邊;(e)為衡量像素1,2之間邊e的顯著程度。

    特別的,在考慮對(duì)法向投票的同時(shí),本文引入了深度圖像的紋理信息,并利用這些高精度的紋理信息進(jìn)一步指導(dǎo)原本投票時(shí)法向的選取。

    由于現(xiàn)在的RGB相機(jī)精度已經(jīng)很高,所以該參數(shù)可以起到用高精度信息指導(dǎo)低精度信息濾波的作用,即

    其中,()為該片段上差異最大的2個(gè)像素的顏色差值的模,需檢測(cè)其顏色。

    誤差系數(shù)越低的片段越光滑,法向可信程度則越高。該片段在后續(xù)聯(lián)合濾波時(shí),被選為指導(dǎo)法向的可能性越大。

    為了防止原本光滑的平面因?yàn)楸砻骖伾町惗幌到y(tǒng)誤判,本文給()添加一條限制條件,若當(dāng)()的值小于一個(gè)閾值,則()直接設(shè)為常數(shù)1。當(dāng)法向判定該片段近似于一個(gè)平面時(shí),()不對(duì)誤差系數(shù)產(chǎn)生影響。于是,一個(gè)光滑的平面因?yàn)楸砻骖伾蚬庥皩?dǎo)致的紋理差異將會(huì)被忽略。

    圖3展示了引入系數(shù)()后,對(duì)濾波效果的影響。其中的幾個(gè)模型,邊緣由于和相機(jī)法向夾角很小,采樣點(diǎn)不夠密集,在不引入紋理信息作為參考時(shí),會(huì)在模型邊緣出現(xiàn)一條明顯和該面法向不同的寬邊。然而,引入紋理后,對(duì)于邊緣采樣點(diǎn)不夠時(shí),能大大改善其邊界的濾波效果。

    圖3 紋理系數(shù)對(duì)濾波結(jié)果的影響((a)原始深度圖;(b)法向渲染圖;(c)未引入紋理結(jié)果;(d)引入紋理結(jié)果)

    2.4 確定指導(dǎo)法向

    雙邊聯(lián)合濾波是解決原有信息噪聲過大問題的有效方案。在圖片的濾波中,以雙邊濾波為基礎(chǔ),通過一張預(yù)先定義或計(jì)算得到一個(gè)指導(dǎo)信息,用其代替原有濾波時(shí)的顏色域,從而獲得每個(gè)像素周圍點(diǎn)濾波的權(quán)重。

    類似于圖片的濾波,在這里要濾波的是點(diǎn)云的法向。而其與圖像雙邊濾波對(duì)應(yīng)的2個(gè)域?yàn)榉ㄏ蛴蚝途嚯x域。但原本的法向噪音很大,因此需要用一個(gè)精確度更高的信息來替代原法向域。

    本文利用對(duì)片段投票的方法指導(dǎo)法向進(jìn)行構(gòu)造,該方法首先獲取每個(gè)點(diǎn)所在的局部片段,對(duì)其進(jìn)行投票,并從中選取最可信的法向作為該點(diǎn)的指導(dǎo)法向。

    基于之前定義的片段和誤差系數(shù),需取包含每一個(gè)點(diǎn)的所有片段,比較其誤差系數(shù),取其誤差系數(shù)最小的一個(gè)片段,并將所有點(diǎn)的平均法向作為該點(diǎn)的指導(dǎo)法向。

    2.5 聯(lián)合雙邊濾波

    在獲得了所有點(diǎn)的指導(dǎo)法向后,便可以利用其對(duì)該深度圖像進(jìn)行雙邊聯(lián)合濾波,即

    3 頂點(diǎn)更新

    在更新點(diǎn)坐標(biāo)時(shí),首先需要保證這些點(diǎn)在滿足深度圖像的像素同時(shí),僅有深度值可更改的特性,且其連接關(guān)系不變。所以對(duì)每一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行單獨(dú)更新時(shí),令只在深度方向軸上位移,不更改其,坐標(biāo)。并將該位移稱為D。

    對(duì)于每一個(gè)非邊界點(diǎn)(即4個(gè)鄰點(diǎn)均有定義),找到通過該點(diǎn),且法向?yàn)樾路ㄏ虻钠矫?,并?jì)算該平面與4個(gè)鄰點(diǎn)所在深度方向的直線的交點(diǎn)。如果4個(gè)鄰點(diǎn)在軸方向上均位移至新的交點(diǎn),那么按照2.1中法向的定義,該點(diǎn)的新法向?qū)M足本文法向的計(jì)算(圖4)。

    圖4 根據(jù)鄰點(diǎn)的法向計(jì)算對(duì)點(diǎn)位移的影響

    接下來設(shè)p點(diǎn)的法向要求原位置為的鄰點(diǎn)位移至的新位置,并求對(duì)點(diǎn)期望的位移量D=-。

    因?yàn)闉V波要求保持其深度圖像點(diǎn)云密度均勻的特性,所以限制每個(gè)點(diǎn)只在深度方向移動(dòng),即D只在方向有值,所以有

    其中,Np點(diǎn)濾波后的法向;N[]為N在軸上的分量。

    但是,由于每個(gè)點(diǎn)在位移時(shí)會(huì)影響到周圍數(shù)個(gè)鄰點(diǎn)的法向,所以未令其直接等于某一個(gè)鄰點(diǎn)的法向要求的值。因此,在對(duì)某個(gè)鄰點(diǎn)p進(jìn)行法向修正時(shí),實(shí)際只執(zhí)行n分之一的偏移量,n與點(diǎn)相鄰的且擁有新法向的像素?cái)?shù)為

    本文對(duì)所有的像素,均需進(jìn)行4個(gè)鄰點(diǎn)的遍歷,并得到鄰點(diǎn)法向在深度方向上的位移偏差,用式(13)進(jìn)行計(jì)算,即可獲得迭代一次過后的新深度圖像。

    4 算法步驟

    本文算法步驟如下:

    輸入.深度圖像。

    輸出.濾波后的深度圖像。

    步驟1.對(duì)深度圖像每個(gè)點(diǎn)的所有鄰點(diǎn)計(jì)算其最小二乘平面的法向;

    步驟2.對(duì)每一個(gè)像素所在的所有局部片段計(jì)算其誤差函數(shù);

    步驟3.通過投票獲得每個(gè)像素的指導(dǎo)法向;

    步驟4.利用指導(dǎo)法向進(jìn)行聯(lián)合雙邊濾波;

    步驟5.根據(jù)聯(lián)合雙邊濾波的結(jié)果更新點(diǎn)云深度;

    步驟6.根據(jù)需要可以重復(fù)迭代步驟1~5數(shù)次,以達(dá)到更平滑的濾波效果。

    5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文對(duì)局部片段取不同的值,對(duì)分辨率不同的幾幅深度圖進(jìn)行了數(shù)組對(duì)照試驗(yàn),同時(shí)比較了濾波效果。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為2.90 GHz的CPU,16 GB內(nèi)存的PC機(jī),使用Visual Studo 2019作為編譯工具,并使用CUDA11.1作為并行計(jì)算庫。

    圖5~6和圖8是采用kinect2.0采集的分辨率為640×480的常見場(chǎng)景的深度圖,圖7是采用工業(yè)相機(jī)采集的分辨率為1025×820的實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景下的一幀三通管深度圖。

    圖5展示了算法對(duì)于光滑桌面的濾波結(jié)果??梢钥闯?,算法能夠使得原本由于相機(jī)誤差導(dǎo)致的凹凸不平的表面明顯變得光滑,隨著取值變大,光滑程度也會(huì)隨之提高。在實(shí)驗(yàn)過程中可以獲得較好地濾波效果,同時(shí)使算法運(yùn)行速度下降。相較于不使用指導(dǎo)法向的方法,本文算法在光滑度上并沒有很大差別。

    圖6和圖7屬于幾何特征較為明顯的場(chǎng)景。如可見場(chǎng)景中物體的棱角,基于指導(dǎo)法向的雙邊濾波相較于普通的法向?yàn)V波而言,對(duì)于尖銳的幾何特征有更好地保留效果。這對(duì)于幾何識(shí)別非常有用,在工業(yè)界對(duì)于幾何構(gòu)件的位置獲取展現(xiàn)出了良好的潛力。隨著取值的變大,能夠?qū)⒅笇?dǎo)域的范圍擴(kuò)大,獲取更具有可信度的局部片段。但若過大,反而會(huì)導(dǎo)致過光滑現(xiàn)象。經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),其能夠獲得較好的效果。

    圖5 平面指導(dǎo)濾波結(jié)果((a)原始點(diǎn)云;(b) k=3;(c) k=4;(d)未使用指導(dǎo)法向)

    圖6 幾何構(gòu)件指導(dǎo)濾波結(jié)果((a)原始點(diǎn)云;(b) k=3;(c) k=4;(d)未使用指導(dǎo)法向)

    圖7 三通管指導(dǎo)濾波結(jié)果((a)原始點(diǎn)云;(b) k=3;(c) k=4;(d)未使用指導(dǎo)法向)

    圖8 人臉指導(dǎo)濾波結(jié)果((a)原始點(diǎn)云;(b) k=3;(c) k=4;(d)未使用指導(dǎo)法向)

    圖8屬于幾何特征不那么尖銳的人臉場(chǎng)景。在該場(chǎng)景下,本文算法仍然能夠獲得較好的濾波效果,但與未使用指導(dǎo)法向的法向?yàn)V波相比,相差不大,僅在眼鏡邊框等較為尖銳的區(qū)域保留效果較為明顯。

    表1為點(diǎn)云圖在不同迭代次數(shù)下所需要的時(shí)間。

    從表1可以發(fā)現(xiàn),對(duì)于640×480的深度圖像,本文單次迭代只需要幾十毫秒的時(shí)間便可得到非常良好的濾波效果。

    表1 不同深度圖各迭代次數(shù)所需運(yùn)行時(shí)間(ms)

    若原本深度圖像上的點(diǎn)并未填充整個(gè)圖像的話,濾波時(shí)間還可以進(jìn)一步減少。比如對(duì)Kinect掃描獲取的人臉點(diǎn)云的濾波,迭代一次僅需要22 ms,這在人臉的實(shí)時(shí)重建中展現(xiàn)出了良好的潛力。

    為了進(jìn)一步展示本文方法對(duì)于邊緣特征的保留能力,圖9選取了深度圖濾波的樣例圖Teddy在不同的參數(shù)下進(jìn)行濾波,并與NLGBT[11],OGLR[24]和FCG[13]方法相對(duì)比。

    圖9 不同方法對(duì)Teddy濾波的法向渲染圖,其中d~f為本文方法法向域在不同s下的結(jié)果((a)紋理圖像;(b)深度圖像;(c)帶噪音法向渲染圖;(d) s=10;(e) s =0.4;(f) s =0.2;(g) NLGBT;(h) OGLR;(i) FCG)

    為了對(duì)比不同方法對(duì)于幾何特征的保留能力,圖9展示了相同噪聲下的深度圖濾波后結(jié)果的法向渲染圖。其中顏色差異越大,代表局部法向差異越大,以此來判斷其尖銳特征是否得以保留??梢钥吹?,本文方法在進(jìn)行雙邊濾波時(shí),法向域越小,其對(duì)幾何特征的保留能力越強(qiáng),但是平滑的效果會(huì)相對(duì)變差。圖中顯示,本文方法在尖銳邊緣處的法向差異更明顯,能夠更顯著地保留其在深度圖法向上尖銳的特征。

    6 結(jié)束語

    本文提出了一種基于點(diǎn)云法向和紋理的濾波方法,其使用GPU加速對(duì)深度圖像進(jìn)行快速濾波,計(jì)算效率得到大幅提高,并具有以下優(yōu)點(diǎn):

    (1) 該方法通過對(duì)法向的聯(lián)合雙邊濾波,較好地在光滑點(diǎn)云的同時(shí)保留了模型上那些尖銳的特征,即視覺和空間上的“邊緣”。

    (2) 該方法通過引入高精度的數(shù)碼相機(jī)所獲取的信息,來指導(dǎo)低精度的深度相機(jī)所獲取的具有噪聲的點(diǎn)云的法向?yàn)V波,加強(qiáng)了濾波的法向可信程度。

    在未來可以結(jié)合提取連續(xù)幀的方法來消除隨機(jī)誤差,增加時(shí)間維度,對(duì)深度相機(jī)獲取的連續(xù)數(shù)幀點(diǎn)云進(jìn)行三邊濾波,以減小深度相機(jī)由于采樣不均勻?qū)е碌恼`差,進(jìn)一步提高濾波的準(zhǔn)確率。

    [1] 李智琦, 毛心怡, 汪俊, 等. 保持特征的三角網(wǎng)格曲面去噪技術(shù)綜述與展望[J]. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào), 2020, 32(1): 1-15.

    LI Z Q, MAO X Y, WANG J, et al. Feature-preserving triangular mesh surface denoising: a survey and prospective[J]. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2020, 32(1): 1-15 (in Chinese).

    [2] FLEISHMAN S, DRORI I, COHEN-OR D. Bilateral mesh denoising[J]. ACM Transactions on Graphics, 2003, 22(3): 950-953.

    [3] LEE K W, WANG W P. Feature-preserving mesh denoising via bilateral normal filtering[EB/OL]. [2021-04-12]. https://ieeexplore.ieee.org/document/1604647.

    [4] ZHENG Y Y, FU H B, AU O K C, et al. Bilateral normal filtering for mesh denoising[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2011, 17(10): 1521-1530.

    [5] SHEN J G, ZHANG S Y, CHEN Z Y, et al. Mesh sharpening via normal filtering[J]. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A, 2009, 10(4): 546-553.

    [6] WEI M Q, YU J Z, PANG W M, et al. Bi-normal filtering for mesh denoising[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2015, 21(1): 43-55.

    [7] ZHANG W Y, DENG B L, ZHANG J Y, et al. Guided mesh normal filtering[J]. Computer Graphics Forum, 2015, 34(7): 23-34.

    [8] 杜小燕, 姜曉峰, 郝傳剛, 等. 點(diǎn)云模型的雙邊濾波去噪算法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件, 2010, 27(7): 245-246, 264.

    DU X Y, JIANG X F, HAO C G, et al. Bilateral filtering denoising algorithm for point-cloud model[J]. Computer Applications and Software, 2010, 27(7): 245-246, 264 (in Chinese).

    [9] HAN X F, JIN J S, WANG M J, et al. Guided 3D point cloud filtering[J]. Multimedia Tools and Applications, 2018, 77(13): 17397-17411.

    [10] MUELLER M, ZILLY F, KAUFF P. Adaptive cross-trilateral depth map filtering[EB/OL]. [2021-04-07]. http://www.doc88.com/p-498186627297.html.

    [11] HU W, LI X, CHEUNG G, et al. Depth map denoising using graph-based transform and group sparsity[EB/OL]. [2021-04-25]. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.676.2354.

    [12] DU H Y, MIAO Z J. Kinect depth maps preprocessing based on RGB-D data clustering and bilateral filtering[C]//2015 Chinese Automation Congress. New York: IEEE Press, 2015: 732-736.

    [13] HUANG Q W, LI R K, JIANG Z D, et al. Fast color-guided depth denoising for RGB-D images by graph filtering[C]//2019 53rd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers. New York: IEEE Press, 2019: 1811-1815.

    [14] IBRAHIM M M, LIU Q. Optimized color-guided filter for depth image denoising[C]//2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. New York: IEEE Press, 2019: 8568-8572.

    [15] TOOMASI C, MANDUCHI R. Bilateral filtering for gray and color images[C]//1998 IEEE International Conference on Computer Vision, Bombay. New York: IEEE Xplore, 1998: 839-846.

    [16] OH B M, CHEN M, DORSEY J, et al. Image-based modeling and photo editing[C]//The 28th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. New York: ACM Press, 2001: 433-442.

    [17] DURAND F, DORSEY J. Fast bilateral filtering for the display of high-dynamic-range images[J]. ACM Transactions on Graphics, 2002, 21(3): 257-266.

    [18] CHO H, LEE H, KANG H, et al. Bilateral texture filtering[J]. ACM Transactions on Graphics, 2014, 33(4): 1-8.

    [19] ZHANG M, GUNTURK B K. Multiresolution bilateral filtering for image denoising[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2008, 17(12): 2324-2333.

    [20] PARIS S. A gentle introduction to bilateral filtering and its applications[EB/OL]. [2021-04-04]. https://dl.acm.org/doi/10.1145/1281500.1281604.

    [21] PETSCHNIGG G, SZELISKI R, AGRAWALA M, et al. Digital photography with flash and no-flash image pairs[J]. ACM Transactions on Graphics, 2004, 23(3): 664-672.

    [22] EISEMANN E, DURAND F. Flash photography enhancement via intrinsic relighting[J]. ACM Transactions on Graphics, 2004, 23(3): 673-678.

    [23] SRISUK S, KESJINDATANAWAJ W, ONGKITTIKUL S. Real-time bilateral filtering using GPGPU[J]. Applied Mechanics and Materials, 2015, 781: 568-571.

    [24] PANG J H, CHEUNG G. Graph Laplacian regularization for image denoising: analysis in the continuous domain[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2017, 26(4): 1770-1785.

    Guided normal GPU filtering of depth images

    CHONG Si-jie, WANG Shi-wei, LIU Li-gang

    (School of Mathematical Sciences University of Science and Technology of China, Hefei Anhui 230022, China)

    Depth images acquired by depth cameras generally contain noises and lose detailed geometric information. Thus, the filtering of depth images has become an important topic in both computer graphics and computer vision.However, most current filtering methods can hardly preserve the sharp features in the objects and often result in over-smoothing results. To this end, we proposed a novel joint bilateral filtering method for filtering depth images. First, we estimated the normal of each pixel in the depth image. Then we computed the weight of the normals by voting to perform joint bilateral filtering on all pixels. Finally, the vertex coordinates were updated according to the filtered normals. This method took into account the texture information with high accuracy as guidance information, which can yield more reliable filtering effects. In addition, this method was based on the local information of the point cloud, did not need to solve large matrixes, and employed GPU parallelism leading to extremely high computational efficiency. Experiments show that our method can highly preserve the edges in the normal field, thus preserving sharp features better than previous methods.

    depth images; point cloud; joint bilateral filtering; texture; normal filtering

    23 June,2021;

    TP 391

    10.11996/JG.j.2095-302X.2022010118

    A

    2095-302X(2022)01-0118-07

    2021-06-23;

    2021-07-26

    26 July,2021

    崇斯杰(1995–),男,碩士研究生。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形學(xué)。E-mail:476449992@qq.com

    CHONG Si-jie (1995–), master student. His main research interest covers computer graphics. E-mail:476449992@qq.com

    劉利剛(1975–),男,教授,博士。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形學(xué)等。E-mail:lgliu@ustc.edu.cn

    LIU Li-gang (1975–), professor, Ph.D. His main research interests cover computer graphics, etc. E-mail:lgliu@ustc.edu.cn

    猜你喜歡
    鄰點(diǎn)法向雙邊
    落石法向恢復(fù)系數(shù)的多因素聯(lián)合影響研究
    圍長為5的3-正則有向圖的不交圈
    電子產(chǎn)品回收供應(yīng)鏈的雙邊匹配策略
    低溫狀態(tài)下的材料法向發(fā)射率測(cè)量
    新型自適應(yīng)穩(wěn)健雙邊濾波圖像分割
    特殊圖的一般鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色
    雙邊同步驅(qū)動(dòng)焊接夾具設(shè)計(jì)
    焊接(2015年5期)2015-07-18 11:03:41
    落石碰撞法向恢復(fù)系數(shù)的模型試驗(yàn)研究
    笛卡爾積圖Pm×Kn及Cm×Kn的鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全染色研究
    不透明材料波段法向發(fā)射率在線測(cè)量方法
    精品久久国产蜜桃| 97热精品久久久久久| 在线免费观看不下载黄p国产| 亚洲美女搞黄在线观看| 国产伦在线观看视频一区| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 黄片无遮挡物在线观看| 成人影院久久| 久久久色成人| videos熟女内射| 麻豆成人av视频| 国产爱豆传媒在线观看| 777米奇影视久久| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 91精品国产九色| 99久久精品一区二区三区| 最近中文字幕2019免费版| 哪个播放器可以免费观看大片| 午夜激情久久久久久久| 亚洲精品国产av成人精品| 欧美极品一区二区三区四区| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 五月伊人婷婷丁香| 欧美zozozo另类| 天堂俺去俺来也www色官网| 精品视频人人做人人爽| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 一区二区av电影网| 大片免费播放器 马上看| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 女性生殖器流出的白浆| 亚洲av成人精品一二三区| 青青草视频在线视频观看| 少妇 在线观看| 中文字幕久久专区| 大话2 男鬼变身卡| 一级片'在线观看视频| 一区二区三区乱码不卡18| 啦啦啦啦在线视频资源| 内射极品少妇av片p| 男人舔奶头视频| 午夜激情久久久久久久| 久久久久网色| 在线观看一区二区三区激情| 插逼视频在线观看| 亚洲精品乱久久久久久| 一本一本综合久久| 观看免费一级毛片| 国产有黄有色有爽视频| 国产男人的电影天堂91| 国产 精品1| 国产成人a区在线观看| 亚洲成人av在线免费| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| a 毛片基地| 在线观看一区二区三区激情| 午夜福利高清视频| 欧美另类一区| 国产视频内射| 久久久久久久久久成人| 街头女战士在线观看网站| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 国产精品熟女久久久久浪| 精品人妻一区二区三区麻豆| 久久女婷五月综合色啪小说| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 日日摸夜夜添夜夜爱| 成年免费大片在线观看| av免费在线看不卡| 久久6这里有精品| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 赤兔流量卡办理| 男的添女的下面高潮视频| 777米奇影视久久| 在现免费观看毛片| 国产成人午夜福利电影在线观看| 欧美精品一区二区免费开放| 亚洲成人手机| 观看免费一级毛片| 久久久亚洲精品成人影院| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 丰满迷人的少妇在线观看| 亚洲人与动物交配视频| 蜜桃在线观看..| 亚洲精品亚洲一区二区| 青青草视频在线视频观看| 干丝袜人妻中文字幕| 尾随美女入室| 国产精品成人在线| 国产成人免费无遮挡视频| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 欧美最新免费一区二区三区| 日韩中文字幕视频在线看片 | 一区二区三区精品91| 日韩强制内射视频| 干丝袜人妻中文字幕| 久久鲁丝午夜福利片| 日本午夜av视频| 最近中文字幕高清免费大全6| 亚洲精品中文字幕在线视频 | av一本久久久久| 亚洲欧美一区二区三区国产| 亚洲久久久国产精品| 国产真实伦视频高清在线观看| 国产综合精华液| 国产精品久久久久久精品古装| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 哪个播放器可以免费观看大片| 免费观看无遮挡的男女| 国产爽快片一区二区三区| 亚洲中文av在线| 五月伊人婷婷丁香| 久久国产亚洲av麻豆专区| 99热这里只有精品一区| 日本-黄色视频高清免费观看| 久久久久视频综合| 亚洲欧美日韩另类电影网站 | 高清av免费在线| 国产精品一区www在线观看| a级一级毛片免费在线观看| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 亚洲精品国产成人久久av| 久久人人爽人人片av| 亚洲,欧美,日韩| 亚洲欧美精品专区久久| 国产成人免费无遮挡视频| 老熟女久久久| 国产精品一区二区在线观看99| 草草在线视频免费看| 日韩欧美精品免费久久| 国产av一区二区精品久久 | 18禁在线无遮挡免费观看视频| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 看十八女毛片水多多多| 亚洲精品色激情综合| 国内精品宾馆在线| 男女无遮挡免费网站观看| av网站免费在线观看视频| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 日本一二三区视频观看| 久久这里有精品视频免费| 久久久午夜欧美精品| 国产精品女同一区二区软件| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | kizo精华| 精品人妻视频免费看| 国产成人免费无遮挡视频| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 全区人妻精品视频| 91久久精品国产一区二区三区| 99热这里只有是精品在线观看| 日韩国内少妇激情av| 国内揄拍国产精品人妻在线| 丝袜脚勾引网站| 国产成人午夜福利电影在线观看| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产成人一区二区在线| 国内揄拍国产精品人妻在线| 水蜜桃什么品种好| 国产在线免费精品| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 亚洲最大成人中文| 国产男女内射视频| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 一边亲一边摸免费视频| 欧美 日韩 精品 国产| 大陆偷拍与自拍| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 亚洲精品一二三| 哪个播放器可以免费观看大片| av国产久精品久网站免费入址| 国产高清三级在线| 国产 一区精品| 大片免费播放器 马上看| 美女中出高潮动态图| 国产精品国产三级专区第一集| 久久 成人 亚洲| videos熟女内射| 男女边摸边吃奶| 校园人妻丝袜中文字幕| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 深爱激情五月婷婷| 99久久人妻综合| 在线看a的网站| 我要看日韩黄色一级片| 久久久久久人妻| 三级国产精品欧美在线观看| 视频中文字幕在线观看| 国产一区有黄有色的免费视频| 成人毛片a级毛片在线播放| 99九九线精品视频在线观看视频| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| freevideosex欧美| 精品久久久精品久久久| 久久亚洲国产成人精品v| 精华霜和精华液先用哪个| 99久久综合免费| videos熟女内射| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 精品久久久精品久久久| 内射极品少妇av片p| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 99热6这里只有精品| www.av在线官网国产| 日韩中文字幕视频在线看片 | 七月丁香在线播放| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲av日韩在线播放| 一级二级三级毛片免费看| 欧美日韩亚洲高清精品| 永久网站在线| 免费观看无遮挡的男女| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 中国三级夫妇交换| 美女视频免费永久观看网站| 中文天堂在线官网| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 99久久精品热视频| 久久精品国产亚洲网站| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 超碰av人人做人人爽久久| 嘟嘟电影网在线观看| 日本免费在线观看一区| 久久久久人妻精品一区果冻| av在线老鸭窝| 观看av在线不卡| 国产在视频线精品| 国产伦在线观看视频一区| 国产成人免费观看mmmm| 免费看av在线观看网站| 高清午夜精品一区二区三区| 中国国产av一级| 伊人久久国产一区二区| 国产精品无大码| 99久久综合免费| av视频免费观看在线观看| 国产一区二区在线观看日韩| 在线免费十八禁| 99re6热这里在线精品视频| 久久久久久久久大av| 国产黄色视频一区二区在线观看| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 91精品国产国语对白视频| 精品久久久噜噜| 日本与韩国留学比较| videossex国产| 国产精品人妻久久久久久| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| a 毛片基地| 女性生殖器流出的白浆| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 久久久久久久久久久丰满| 精品人妻偷拍中文字幕| 国精品久久久久久国模美| 亚洲第一av免费看| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 久久女婷五月综合色啪小说| 舔av片在线| 在线观看人妻少妇| 街头女战士在线观看网站| 2021少妇久久久久久久久久久| 亚洲久久久国产精品| 一边亲一边摸免费视频| 精品人妻一区二区三区麻豆| 亚洲精品,欧美精品| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 国产高清有码在线观看视频| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 日韩三级伦理在线观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 精品久久久久久久久亚洲| 国产精品嫩草影院av在线观看| 黄色配什么色好看| 久久久国产一区二区| 亚洲国产成人一精品久久久| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 高清欧美精品videossex| 麻豆成人av视频| 啦啦啦在线观看免费高清www| 久久久久久久大尺度免费视频| 大话2 男鬼变身卡| 午夜老司机福利剧场| 熟女av电影| 成人国产av品久久久| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 精品人妻一区二区三区麻豆| 亚洲欧美日韩无卡精品| 乱系列少妇在线播放| 夫妻性生交免费视频一级片| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 亚洲精品日本国产第一区| 亚洲成色77777| 亚洲国产精品一区三区| 精品视频人人做人人爽| 97超视频在线观看视频| 久热久热在线精品观看| 久久久亚洲精品成人影院| 亚洲va在线va天堂va国产| 国产成人一区二区在线| 欧美少妇被猛烈插入视频| 亚洲国产精品国产精品| 亚洲精品,欧美精品| 国产老妇伦熟女老妇高清| 少妇高潮的动态图| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 超碰av人人做人人爽久久| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 99热国产这里只有精品6| 亚洲人与动物交配视频| 国产免费福利视频在线观看| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 欧美激情国产日韩精品一区| 在线观看国产h片| tube8黄色片| 日韩精品有码人妻一区| 麻豆乱淫一区二区| 91久久精品电影网| 久久国内精品自在自线图片| 波野结衣二区三区在线| 综合色丁香网| 亚洲国产精品999| 亚洲国产欧美在线一区| 99热全是精品| 久久av网站| 国产一区二区三区av在线| 久久6这里有精品| 精品一区二区三卡| 成人黄色视频免费在线看| 日本一二三区视频观看| 在线播放无遮挡| www.色视频.com| 麻豆成人午夜福利视频| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 日日啪夜夜撸| 91在线精品国自产拍蜜月| videos熟女内射| 只有这里有精品99| 久久国产亚洲av麻豆专区| 青春草视频在线免费观看| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 高清不卡的av网站| 精品亚洲成a人片在线观看 | 国产精品爽爽va在线观看网站| 一级av片app| 亚洲精品一二三| 国产精品偷伦视频观看了| 欧美成人a在线观看| 老熟女久久久| 亚洲第一区二区三区不卡| 精品久久久久久久久av| 99热这里只有是精品在线观看| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 最近最新中文字幕免费大全7| 亚洲欧美一区二区三区国产| 岛国毛片在线播放| 丰满人妻一区二区三区视频av| 免费黄色在线免费观看| 国产探花极品一区二区| 少妇人妻久久综合中文| 久久久久网色| 在线精品无人区一区二区三 | 丝瓜视频免费看黄片| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 欧美一级a爱片免费观看看| 亚洲精品色激情综合| 成人美女网站在线观看视频| 午夜激情久久久久久久| 另类亚洲欧美激情| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 日韩成人伦理影院| 视频中文字幕在线观看| 成人免费观看视频高清| 国产免费一区二区三区四区乱码| 亚洲成色77777| 国模一区二区三区四区视频| 永久网站在线| 国产成人aa在线观看| av网站免费在线观看视频| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 免费观看av网站的网址| 成年人午夜在线观看视频| 我的老师免费观看完整版| 亚洲精品日本国产第一区| 亚洲av欧美aⅴ国产| 简卡轻食公司| 免费人妻精品一区二区三区视频| 男人狂女人下面高潮的视频| 亚洲天堂av无毛| 亚洲精品国产av蜜桃| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 国产久久久一区二区三区| 日本vs欧美在线观看视频 | 美女脱内裤让男人舔精品视频| 国产在视频线精品| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 天堂俺去俺来也www色官网| 久久国产乱子免费精品| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 看非洲黑人一级黄片| 午夜精品国产一区二区电影| 精品一区二区免费观看| 观看免费一级毛片| 夫妻午夜视频| 91狼人影院| 国精品久久久久久国模美| 波野结衣二区三区在线| 久久久色成人| 蜜臀久久99精品久久宅男| 久久99热6这里只有精品| 亚洲美女黄色视频免费看| 久久久久久久大尺度免费视频| 国产精品av视频在线免费观看| 老熟女久久久| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 一级毛片aaaaaa免费看小| 黑人猛操日本美女一级片| 亚洲国产精品999| 国产av国产精品国产| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 亚洲高清免费不卡视频| 成人毛片60女人毛片免费| 国产美女午夜福利| 欧美精品一区二区免费开放| 老熟女久久久| 少妇的逼好多水| 99久久精品一区二区三区| 成人漫画全彩无遮挡| 国产欧美亚洲国产| 免费观看的影片在线观看| 看十八女毛片水多多多| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 五月开心婷婷网| 国产免费一区二区三区四区乱码| 永久免费av网站大全| 免费在线观看成人毛片| 婷婷色综合大香蕉| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 国产一区亚洲一区在线观看| 国产在线男女| 国产黄片视频在线免费观看| 插逼视频在线观看| 男人爽女人下面视频在线观看| 久久久久久九九精品二区国产| 午夜激情福利司机影院| 久久精品国产自在天天线| 观看免费一级毛片| 一级毛片电影观看| 大香蕉久久网| 高清欧美精品videossex| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 免费看av在线观看网站| 亚洲av男天堂| 秋霞伦理黄片| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 亚洲中文av在线| 免费观看的影片在线观看| 亚洲综合精品二区| 亚洲中文av在线| 精品国产三级普通话版| 一级二级三级毛片免费看| 成人一区二区视频在线观看| 精品久久久久久久久av| 久久久欧美国产精品| 久久久国产一区二区| h视频一区二区三区| 国产成人精品婷婷| 久久久精品免费免费高清| 亚洲欧洲日产国产| 最近最新中文字幕大全电影3| 视频区图区小说| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产精品久久久久久久久免| 日韩中字成人| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲av.av天堂| 国产色婷婷99| 精品久久国产蜜桃| 欧美高清成人免费视频www| 青春草亚洲视频在线观看| kizo精华| 黄色怎么调成土黄色| 又爽又黄a免费视频| 亚洲国产精品专区欧美| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 久久人妻熟女aⅴ| 国产亚洲最大av| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 免费大片黄手机在线观看| 少妇被粗大猛烈的视频| 一级爰片在线观看| 七月丁香在线播放| 欧美日本视频| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 99re6热这里在线精品视频| 一本久久精品| 精品熟女少妇av免费看| av免费在线看不卡| 高清毛片免费看| 国产一区二区在线观看日韩| 欧美一级a爱片免费观看看| xxx大片免费视频| 麻豆成人av视频| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 看非洲黑人一级黄片| 97精品久久久久久久久久精品| 日韩欧美一区视频在线观看 | 国产精品福利在线免费观看| 国产精品99久久99久久久不卡 | 国产人妻一区二区三区在| 伦精品一区二区三区| 国内揄拍国产精品人妻在线| 亚洲内射少妇av| 日日撸夜夜添| 97精品久久久久久久久久精品| 青春草视频在线免费观看| 少妇被粗大猛烈的视频| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 乱码一卡2卡4卡精品| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 深爱激情五月婷婷| 亚洲伊人久久精品综合| 亚洲精品国产av成人精品| 久久久欧美国产精品| xxx大片免费视频| 久久久a久久爽久久v久久| 女人久久www免费人成看片| 一区在线观看完整版| 国产精品嫩草影院av在线观看| 色5月婷婷丁香| 欧美日韩视频精品一区| 欧美成人a在线观看| 久久精品国产亚洲av天美| 国产免费福利视频在线观看| 欧美性感艳星| 欧美变态另类bdsm刘玥| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 99视频精品全部免费 在线| 亚洲va在线va天堂va国产| 街头女战士在线观看网站| 国产乱来视频区| 美女国产视频在线观看| 亚洲精品一区蜜桃| 丰满迷人的少妇在线观看| 人妻一区二区av| 婷婷色综合www| 天堂中文最新版在线下载| 如何舔出高潮| 在线观看一区二区三区| 日韩一区二区视频免费看| 欧美国产精品一级二级三级 | 久久精品国产亚洲av天美| 一级a做视频免费观看| 亚洲av在线观看美女高潮| 我要看日韩黄色一级片| 日韩成人伦理影院| 亚洲av免费高清在线观看| 国产av精品麻豆| av国产久精品久网站免费入址| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 国产v大片淫在线免费观看| 精品久久国产蜜桃| 久久久欧美国产精品| 国产在视频线精品| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 亚洲不卡免费看| 黄片wwwwww| 国产午夜精品一二区理论片| 国产亚洲91精品色在线| 91精品一卡2卡3卡4卡| 亚洲精品国产av成人精品| 久久人妻熟女aⅴ| 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲美女视频黄频| kizo精华| 伦理电影免费视频| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产人妻一区二区三区在| 日本vs欧美在线观看视频 | 蜜桃久久精品国产亚洲av| 亚洲精品国产成人久久av| av视频免费观看在线观看| 最近手机中文字幕大全| 久久精品国产自在天天线| 久久精品国产a三级三级三级| 欧美一区二区亚洲| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 亚洲精品第二区| 婷婷色麻豆天堂久久| 最近最新中文字幕大全电影3| 五月玫瑰六月丁香| 联通29元200g的流量卡| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 日韩成人伦理影院| 色视频在线一区二区三区| 国产在线免费精品| 国产精品国产三级国产专区5o| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 婷婷色综合www| 十八禁网站网址无遮挡 | 六月丁香七月|