• <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U?net網(wǎng)絡的圖像語義分割

    2023-07-17 09:30:30許超王仕山
    計算機應用文摘 2023年13期

    許超 王仕山

    摘要:分割圖像的方法有很多種,文章主要涉及的內(nèi)容是基于分水嶺算法的圖像分割,并且應用壘卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型和Kcras框架編程實現(xiàn)基于U-net網(wǎng)絡的圖像語義分割,以及實現(xiàn)對細胞圖像的分割。

    關鍵詞:圖像語義分割;全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡;分水嶺算法

    中圖法分類號:TP391 文獻標識碼:A

    圖像分割技術的實質是將圖像分為許多有特定性質的區(qū)域,并對這些圖像子區(qū)域定義研究目標,得到內(nèi)部互相連通的部分過程,同一區(qū)域內(nèi)部一致,不同區(qū)域表現(xiàn)不同。

    但隨著圖像應用領域的不斷發(fā)展,待分析的圖像也隨之改變,對圖像分割的質量也提出了更高的要求。

    因此,傳統(tǒng)圖像分割算法已不能滿足發(fā)展的需要,所以圖像分割技術要向著更加廣泛、細致的方向研究,以取得新的研究成果。新的理論知識也為圖像的研究提供了思路,為解決出現(xiàn)的新問題,國內(nèi)外學者將各種新的理論知識與方法融合到圖像分割算法中。

    1 傳統(tǒng)圖像分割方法

    1.1 基于閾值的圖像分割方法

    圖像分割方法中較為傳統(tǒng)的閾值分割法,是一種基本的、應用廣泛的分割技術,尤其是在圖像處理領域被廣泛使用。閾值分割法在實現(xiàn)的過程中簡單快捷、性能穩(wěn)定,而且計算量小。

    閾值分割方法根據(jù)不同的灰度背景和目標區(qū)域對它們進行分類[1] ,并通過設置不同的閾值將圖像像素分成幾類。閾值分割方法非常適用于目標和背景占據(jù)不同灰度范圍時的圖像處理,圖像閾值分割的關鍵是閾值的選取是否合理、正確。

    灰度閾值分割是一種并行區(qū)域分割技術。單閾值分割是指圖像若僅用目標和背景這2 大類分割,則選?。?個閾值即可。事實上,單閾值分割是從輸入圖像f 到輸出圖像g 的轉換,即:

    式中,T 為閾值,g(i,j)= 1 是對應目標的圖像元素,g(i,j)= 0 是對應背景的圖像元素。但如果要從圖像中提取多個目標,使用單個的閾值分割將會出現(xiàn)錯誤,那么就需要選取多個閾值來達到將每個目標都分割開的目的,這其實就是多閾值分割。這也證實了閾值分割的結果主要取決于閾值的設定。閾值選定后,可以并行進行對閾值和像素點灰度值的比較及對各像素的分割。

    1.2 基于區(qū)域的圖像分割方法

    在圖像分割算法中,基于區(qū)域的分割方法將區(qū)域作為分割基礎。區(qū)域生長和區(qū)域分裂合并是其包含的2 種具體算法。

    1.2.1 區(qū)域生長

    區(qū)域生長是一種串行區(qū)域技術。在分割過程中,需要根據(jù)上一步的結果來確定后續(xù)每一步的處理。

    常用的算法有:結合模糊連接度的區(qū)域生長、對稱區(qū)域生長。

    將具有相似特性的像素集合構成區(qū)域是區(qū)域生長的基本思想。區(qū)域生長的過程大致如下:第一步,在每個需要分割的區(qū)域中找到一個種子像素點作為生長起點;第二步,找到種子像素周圍具有相同或相似屬性的像素合并到種子像素中的區(qū)域;最后,新像素作為一個新的種子像素重復上述過程,直到像素不再符合條件。

    區(qū)域生長算法很簡單,而且分割效果好,甚至可以用于分割連在一起且相對均勻的對象。但它需要人工選取種子, 且對噪聲比較敏感,容易導致誤差,如區(qū)域內(nèi)有空洞出現(xiàn)。由于目標較大時分割速度較慢,因此盡量提高運行效率成為算法設計的關注點。

    1.2.2 區(qū)域分裂合并

    為實現(xiàn)采用區(qū)域分裂合并算法對目標的提取,從整幅圖像中將各個區(qū)域進行分裂,輸出的結果被稱為子區(qū)域,然后將前景區(qū)域合并得到前景目標。區(qū)域生長實現(xiàn)目標的提取,要從某個或者某些像素點出發(fā)得到整個區(qū)域,而分裂合并可以理解為區(qū)域生長的逆過程。分割合并假設是圖像的前景區(qū)域由相互連接的像素組成,那么判定該像素是否為前景像素需要把一幅圖像分裂到像素級,然后對所有像素或子區(qū)域進行判斷,前景區(qū)域或像素合并,即可得到前景目標。

    一種典型的區(qū)域分裂合并法是四叉樹分解法,設計分裂合并準則是分裂合并法的關鍵。區(qū)域分裂合并方法對于復雜的圖像分割是一種很好的方法,但其算法較復雜,且在分割過程中可能會出現(xiàn)區(qū)域邊界被破壞的現(xiàn)象。

    1.3 基于邊緣檢測的圖像分割方法

    基于邊緣檢測的分割方法是通過檢測對包含不同區(qū)域的邊緣進行分割,這也是研究者使用最多的一種方法。實現(xiàn)邊緣檢測方法的主要假設之一是:不同區(qū)域之間在邊緣上的像素灰度值的變化大多較為劇烈。邊緣檢測法一般以圖像一階導數(shù)的極大值或二階導數(shù)過零點的信息為標準,為判斷邊緣點提供基本依據(jù)。

    根據(jù)處理技術,邊緣檢測可分為串行邊緣檢測和并行邊緣檢測。串行邊緣檢測利用之前的像素驗證結果來確定當前像素是否屬于檢測邊緣上的點;并行邊緣檢測是確定一個像素點是否屬于檢測邊緣上的一個點;并行邊緣檢測是對目標像素點和其相鄰像素點進行檢測。

    如今還有很多方法被提出,如基于曲面擬合法、基于邊界曲線擬合法、基于反映?擴散方程法、串行邊界查找法以及基于變形模型法。邊緣檢測法的優(yōu)點是運算速度快且邊緣定位準,但在圖像分割中的應用不能保證邊緣的連續(xù)性和封閉性,且高細節(jié)區(qū)域具有大量的斷裂邊緣,不能形成整個大區(qū)域。

    由于以上2 大難點的限制,無論采用何種方法,單獨的邊緣檢測只能產(chǎn)生邊緣點,而不是完整意義上的圖像分割過程。采用邊緣生長技術能夠最大程度地保證邊緣的封閉性,或使用有向勢能函數(shù)將有缺口的兩邊緣強制連接一起,以得到封閉邊緣圖。未來的研究方向為應用于提取初始邊緣點的自適應閾值的選取、層次分割圖像更大區(qū)域的選取以及如何確認重要邊緣以去除假邊緣。

    2 原理

    分水嶺分割技術是一種基于區(qū)域增長的分割方法,能夠得到目標連續(xù)、閉合的邊界,但像素邊界寬。

    分水嶺算法是一種實用而且應用廣泛的分割技術,在很多領域都達到了預期的分割效果。

    分水嶺分割法是指將一幅圖像比作一個拓撲地形圖,它的灰度值相當于地形高度值,即對應圖像空間和對應圖像灰度,山峰是高灰度值,山谷是低灰度值。通常低洼處被稱為匯水盆地,匯水盆地之間的山脊被稱為分水嶺,水會從分水嶺流下去,而且朝著不同匯水盆地流的可能性是相同的。

    分水嶺圖像分割算法就是通過確定分水嶺的位置來進行圖像分割的,分割是為了找到分水線。在灰度圖中找到不同的分水嶺和匯水盆地,邊緣用分水嶺來表示,而不同的匯水盆地則代表不同的區(qū)域。分水嶺分割算法經(jīng)常用于處理圖像中連接在一起的目標物體,通常會取得較好的效果。

    3 算法

    分水嶺的計算過程是一個迭代標記過程。文森特L 提出了一種計算分水嶺的經(jīng)典方法。在該算法中,需要分2 步進行計算,其中一個是排序過程,另一個是淹沒過程。在運算中要先按照升序將每個像素的灰度級進行排序,然后在從低到高逐步實現(xiàn)淹沒的過程中,用先進先出的結構對每一個局部極小值在h階高度的影響域進行判斷及標注。

    分水嶺變換得到的是輸入圖像的匯水盆圖像,分水嶺是匯水盆之間的邊界點。由此可見,分水嶺表示的是輸入圖像的極大值點,一般將梯度圖像作為輸入圖像,以得到圖像的邊緣信息,表達式為:

    g(x,y)= grad(f(x,y))= {[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5 (2)

    式中,f(x,y)為原始圖像,grad{.}為梯度運算。

    在保證封閉連續(xù)邊緣的前提下,分水嶺算法在對微弱邊緣處理上具有良好的效果,但也存在缺陷,即使用時會因圖像中的噪聲和物體表面細密紋理的灰度變化,而導致過度分割現(xiàn)象出現(xiàn)。應用分水嶺算法得到的封閉的匯水盆,為分析圖像的區(qū)域特征提供了可能。

    改進的分水嶺分割技術有很多種。一般可以采用2 種處理方法消除分水嶺算法產(chǎn)生的過度分割。

    (1)分割前進行預處理。先對圖像進行預處理,去除無關邊緣信息,再用分水嶺分割。通過除噪標記前景背景、求梯度圖像等,減少較小的匯水盆,以減少分割區(qū)域數(shù)量。比如,修改梯度函數(shù),使匯水盆只能響應想要探測的目標。因此,對梯度函數(shù)進行調整,以及對梯度圖像進行閾值處理是一個較簡單的方法,可以消除因灰度的微小變化產(chǎn)生的過度分割。表達式為:g(x,y)= max(grad(f(x,y)),gθ) (3)式中,gθ 為閾值。用Sobel 算子計算可以獲得梯度圖像。但若選取閾值過大,則在處理實際圖像過程時,圖像中含有灰度變化小的微弱邊緣可能會被消除。

    (2)分割后處理。在分割后對結果圖像進行合并。在初始分割過程中,若產(chǎn)生了較多小區(qū)域,則最后合并處理過程就會出現(xiàn)運算量過大的現(xiàn)象,復雜的計算大幅降低了處理的效率。比如,閾值的選擇會影響分割,合并標準的確定也會產(chǎn)生影響。通常情況下,合并標準與相鄰區(qū)域有關,由其邊界強度信息和平均灰度信息確定,根據(jù)合并標準,獲得的分割結果會有所不同。

    4 基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分割

    4.1 Python 介紹

    Python 是一種面向對象、動態(tài)數(shù)據(jù)類型的程序編寫設計語言。其不僅語法全面,而且可以大量開發(fā)文檔。它是用途廣泛且功能強大的代碼運行工具。

    Matlab 與Python 可以算得上是能夠相提并論的計算機編寫程序,Python 中常用的擴展庫以及大多被廣泛使用的功能,在Matlab 中都能找到與其對應的。

    但是,Matlab 中有很強專業(yè)性的工具箱還不能夠被取代。

    Python 有以下優(yōu)點。(1)免費。Python 是一種開放源碼的軟件。(2) 簡單易學。(3) 豐富的庫。另外,其還有速度快、支持面向對象編程、易于移植以及可嵌入等優(yōu)點。但是,它幾乎不能將程序連用一行寫成,命令行輸出時也有限制, 必須將程序寫入. Py文件。

    Python 常用于系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫以及網(wǎng)絡的編程、圖形處理、數(shù)字處理、文本處理以及多媒體應用等。簡單爬蟲也可以用Python 編寫。本文也采用了Python軟件中的機器學習模型進行實踐,以實現(xiàn)數(shù)字圖像的處理。

    4.2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

    通?;趥鹘y(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的分割方法是采用一個像素周圍的一個圖像塊,輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練和預測,以達到對該像素分類的目的。這種方法有3 個缺點:存儲較大、計算效率低、感知區(qū)域的大小受像素塊大小的限制。分析像素塊只能提取局部的特征,由于整幅圖像比像素塊大很多,因此限制了分類的性能。全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠有針對性地解決以上分割缺點。

    全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以做到像素級的分割圖像,能處理語義級別的圖像分割問題。它與經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類不同,全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在卷積層轉化為全連接層,以得到固定長度的特征向量。在全卷積網(wǎng)絡中,任意尺寸的輸入圖像都可被接受,對最后一個卷積層的特征圖用反卷積層上采樣處理[2] ,使它恢復到與輸入圖像相同大小,然后在上采樣的特征圖上逐一進行像素分類,最終完成整幅圖像分割。這樣不僅能對每個像素進行預測,還保留了原始輸入圖像中的空間信息。

    4.3 細胞分割中的應用

    (1)導入需要使用的系統(tǒng)包和自定義模塊。導入keras 中的優(yōu)化器,數(shù)據(jù)預處理模塊中的three_to_one?channel 函數(shù)和one_to_one?channel 函數(shù),trainGenerator函數(shù)和validGenerator 函數(shù)。

    (2)輸入待分割數(shù)據(jù)的信息。首先給出訓練集和驗證集中標注圖片的路徑信息,再給出需要備份標注的圖片,標注圖片是三通道還是單通道,最后給出標注數(shù)據(jù)的詳細信息。信息中包括顏色與待分割識別物體的對應關系,以及待分割識別物體對應的新標注圖片像素信息。

    (3)數(shù)據(jù)預處理。生成新標注圖片像素和顏色的關系字典、顏色和新標注圖片像素的關系數(shù)組以及源圖顏色和新圖標注序號對應關系。復制訓練集和驗證集標注圖片到一個臨時文件夾并且將原標注圖片所在文件夾的標注圖片轉換為可輸入全卷積網(wǎng)絡的圖片格式。

    (4)模型建立和編譯。輸入已知信息,計算分割物體包括背景的類別數(shù)。

    (5)模型訓練。

    (6)訓練效果可視化:得到圖1、圖2。

    從可視化圖中得出,圖1 隨訓練樣本個數(shù)的不斷增加,精準度越來越高。圖2 隨訓練次數(shù)的增加,損失率趨近于0。訓練集與驗證集的相似度越來越高,表示圖片分割效果理想,幾乎能全部分割清楚。模型結果避免了過擬合。

    過擬合是指為了得到一致性的假設,使假設過程變得過度嚴格,其本質是數(shù)學優(yōu)化的問題。因訓練集和測試集存在差異,若最初得到的損失函數(shù)為0,則表示對訓練集中的內(nèi)容過分擬合,所以評價時為了避免過擬合,可以采用增大數(shù)據(jù)運行量以及增加測試樣本集個數(shù)這2 種常用方法。

    5 結束語

    本文主要介紹了圖像分割的原理、傳統(tǒng)的幾種圖像分割方法及全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法?;冢?net神經(jīng)網(wǎng)絡結構對細胞圖像進行分割處理,它對小樣本的訓練集也能夠得到很好的效果。將細胞圖像生成可以訓練的樣本,實現(xiàn)分割訓練模型,并且分析處理結果是否能夠達到預期效果。在具體實驗中,將圖片轉化為二維數(shù)組并將其輸入到U?net 模型進行分割,實現(xiàn)訓練可視化,分析判斷過程訓練集與預測集的損失函數(shù)以及精確度。研究發(fā)現(xiàn),使用U?net 神經(jīng)網(wǎng)絡進行的圖像分割與原圖像基本相近,精準度高。

    參考文獻:

    [1] 許曉麗.基于聚類分析的圖像分割算法研究[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學,2012.

    [2] 梅迪.應用于圖像語義分割的神經(jīng)網(wǎng)絡———從SEGNET 到U?NET[J].電子制作,2021(12):49?52.

    作者簡介:許超(1994—),碩士,助教,研究方向:人工智能技術。

    又爽又黄a免费视频| 亚洲综合精品二区| 最近中文字幕2019免费版| 国产高清三级在线| 国产黄片视频在线免费观看| 精品久久久久久电影网| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 麻豆成人av视频| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 男人爽女人下面视频在线观看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 22中文网久久字幕| 18+在线观看网站| 男人狂女人下面高潮的视频| av不卡在线播放| 国国产精品蜜臀av免费| 在线观看免费日韩欧美大片 | 在线精品无人区一区二区三| 中文字幕亚洲精品专区| 亚洲欧美一区二区三区国产| 国产精品久久久久久av不卡| 欧美少妇被猛烈插入视频| 日本wwww免费看| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 99国产精品免费福利视频| 日日啪夜夜爽| 国产av国产精品国产| 一级片'在线观看视频| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 国产精品一区二区在线观看99| 色5月婷婷丁香| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 色婷婷av一区二区三区视频| 欧美激情极品国产一区二区三区 | av专区在线播放| 亚洲精品成人av观看孕妇| 一区二区三区免费毛片| 青春草亚洲视频在线观看| 日韩大片免费观看网站| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 99精国产麻豆久久婷婷| 国产精品不卡视频一区二区| 精品人妻一区二区三区麻豆| 新久久久久国产一级毛片| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃 | 美女视频免费永久观看网站| 亚洲综合精品二区| 青青草视频在线视频观看| av又黄又爽大尺度在线免费看| 久久精品国产亚洲av涩爱| 日韩免费高清中文字幕av| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 91aial.com中文字幕在线观看| h日本视频在线播放| 秋霞伦理黄片| 亚洲人成网站在线播| 久久人人爽人人片av| 99九九在线精品视频 | av国产精品久久久久影院| 色婷婷av一区二区三区视频| 欧美精品一区二区大全| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 精品视频人人做人人爽| 久久久久久久国产电影| 最近手机中文字幕大全| 国产综合精华液| 中国三级夫妇交换| 婷婷色麻豆天堂久久| 亚洲欧美精品自产自拍| 夜夜爽夜夜爽视频| av在线app专区| 中文字幕制服av| 国产精品一二三区在线看| 最近手机中文字幕大全| 国产黄片视频在线免费观看| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 亚洲精品日韩av片在线观看| 日韩欧美 国产精品| 老司机影院毛片| 亚洲在久久综合| 极品教师在线视频| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 欧美日韩av久久| 最近手机中文字幕大全| 热re99久久国产66热| 搡老乐熟女国产| 九色成人免费人妻av| xxx大片免费视频| 日韩大片免费观看网站| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 成人亚洲欧美一区二区av| 午夜视频国产福利| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 久久99热6这里只有精品| 久久精品国产亚洲网站| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 91精品国产国语对白视频| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 欧美日韩综合久久久久久| 久久久久国产网址| 欧美一级a爱片免费观看看| 老熟女久久久| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 少妇被粗大猛烈的视频| 亚洲欧美精品专区久久| 男女边摸边吃奶| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 久久99精品国语久久久| 久久99精品国语久久久| 国产精品福利在线免费观看| 蜜臀久久99精品久久宅男| 在线观看一区二区三区激情| 国产精品人妻久久久久久| 中文在线观看免费www的网站| 成年av动漫网址| 国产精品熟女久久久久浪| 久久韩国三级中文字幕| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 亚洲精品国产成人久久av| 一级a做视频免费观看| 久久99蜜桃精品久久| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 成人毛片a级毛片在线播放| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 欧美人与善性xxx| 麻豆成人av视频| 一个人看视频在线观看www免费| 十八禁网站网址无遮挡 | 91精品一卡2卡3卡4卡| 日韩一区二区视频免费看| 亚洲丝袜综合中文字幕| 日本91视频免费播放| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 三上悠亚av全集在线观看 | 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲欧美成人精品一区二区| 青春草视频在线免费观看| 精品久久久噜噜| 97在线人人人人妻| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 中文字幕免费在线视频6| 成年av动漫网址| 日本91视频免费播放| 精品人妻一区二区三区麻豆| 日日啪夜夜爽| 亚洲第一av免费看| 国产精品一二三区在线看| 91精品国产九色| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 麻豆乱淫一区二区| 男人和女人高潮做爰伦理| 国产精品99久久99久久久不卡 | 久久av网站| 纯流量卡能插随身wifi吗| 99热这里只有精品一区| 极品少妇高潮喷水抽搐| 一级av片app| 免费黄网站久久成人精品| 亚洲人成网站在线播| 老熟女久久久| av不卡在线播放| 色婷婷久久久亚洲欧美| 精品少妇内射三级| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 91在线精品国自产拍蜜月| 亚洲情色 制服丝袜| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 国产av一区二区精品久久| 欧美一级a爱片免费观看看| 国产一区有黄有色的免费视频| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 亚洲美女搞黄在线观看| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产精品久久久久成人av| 大香蕉97超碰在线| 亚洲四区av| 美女cb高潮喷水在线观看| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 91精品伊人久久大香线蕉| 大片免费播放器 马上看| 我要看黄色一级片免费的| www.色视频.com| 最新的欧美精品一区二区| 成人黄色视频免费在线看| 看非洲黑人一级黄片| 日本午夜av视频| 美女主播在线视频| av播播在线观看一区| 黄片无遮挡物在线观看| 少妇人妻久久综合中文| 一级毛片久久久久久久久女| 精品人妻熟女av久视频| 极品少妇高潮喷水抽搐| 一个人看视频在线观看www免费| 国产永久视频网站| 桃花免费在线播放| 亚洲色图综合在线观看| 欧美丝袜亚洲另类| 成人综合一区亚洲| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 黄片无遮挡物在线观看| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 黄色日韩在线| 日本av免费视频播放| 欧美另类一区| 简卡轻食公司| 日本91视频免费播放| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 最黄视频免费看| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 婷婷色综合www| 午夜精品国产一区二区电影| 国产av一区二区精品久久| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 国产熟女午夜一区二区三区 | 色婷婷av一区二区三区视频| 天堂8中文在线网| 熟女人妻精品中文字幕| 亚洲三级黄色毛片| 久久女婷五月综合色啪小说| 黄片无遮挡物在线观看| 日韩强制内射视频| 国产黄色视频一区二区在线观看| 老女人水多毛片| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 亚洲av国产av综合av卡| 午夜久久久在线观看| 春色校园在线视频观看| 自线自在国产av| 精品酒店卫生间| 亚洲无线观看免费| 国产男女超爽视频在线观看| av天堂中文字幕网| 国产精品一区二区性色av| 欧美最新免费一区二区三区| 欧美bdsm另类| 黄色毛片三级朝国网站 | 秋霞在线观看毛片| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| av又黄又爽大尺度在线免费看| 日韩三级伦理在线观看| 美女主播在线视频| 午夜av观看不卡| 久久99蜜桃精品久久| 日本wwww免费看| 亚州av有码| 中国国产av一级| 亚洲精品视频女| 欧美+日韩+精品| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲中文av在线| 2022亚洲国产成人精品| .国产精品久久| 在线观看av片永久免费下载| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 黄色日韩在线| 免费观看在线日韩| 成人毛片60女人毛片免费| 男女边摸边吃奶| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 在线观看国产h片| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 国产精品国产三级国产专区5o| 欧美成人午夜免费资源| 在线观看三级黄色| 国产午夜精品一二区理论片| 黄色日韩在线| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 国产极品粉嫩免费观看在线 | √禁漫天堂资源中文www| 校园人妻丝袜中文字幕| 曰老女人黄片| 国产中年淑女户外野战色| 亚洲美女搞黄在线观看| 欧美97在线视频| 国产伦理片在线播放av一区| 国产黄片美女视频| 一区二区三区精品91| 七月丁香在线播放| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 麻豆成人午夜福利视频| 久久精品国产亚洲av天美| 色94色欧美一区二区| 亚洲国产精品专区欧美| 精品久久久精品久久久| 亚洲av在线观看美女高潮| 精品熟女少妇av免费看| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 三级国产精品片| 少妇高潮的动态图| 一级片'在线观看视频| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 欧美+日韩+精品| 久久久久精品久久久久真实原创| 精品少妇内射三级| 精品亚洲成国产av| 国产免费一级a男人的天堂| 伦理电影免费视频| 国产精品一二三区在线看| 国产一区二区三区综合在线观看 | 免费看光身美女| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 哪个播放器可以免费观看大片| 多毛熟女@视频| 99久久精品国产国产毛片| 亚洲综合精品二区| 乱人伦中国视频| 亚洲性久久影院| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 22中文网久久字幕| 亚州av有码| 能在线免费看毛片的网站| 亚洲国产欧美日韩在线播放 | 国产精品99久久久久久久久| 免费看不卡的av| 日本黄色日本黄色录像| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 亚洲四区av| 在线观看人妻少妇| 国产有黄有色有爽视频| 日韩制服骚丝袜av| 午夜免费鲁丝| 亚洲精品成人av观看孕妇| 黄色欧美视频在线观看| 亚洲欧美精品自产自拍| av又黄又爽大尺度在线免费看| 最后的刺客免费高清国语| 国产一级毛片在线| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国产日韩欧美在线精品| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 欧美日韩在线观看h| av一本久久久久| 一级毛片我不卡| av黄色大香蕉| 免费大片黄手机在线观看| 五月伊人婷婷丁香| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产 精品1| 秋霞伦理黄片| 人妻夜夜爽99麻豆av| 亚洲内射少妇av| 国产老妇伦熟女老妇高清| 午夜影院在线不卡| 在线天堂最新版资源| 欧美区成人在线视频| 欧美日韩在线观看h| 欧美性感艳星| 99热这里只有是精品在线观看| 午夜福利,免费看| 亚洲av日韩在线播放| 亚洲精品乱久久久久久| 日本av手机在线免费观看| 久久精品夜色国产| 赤兔流量卡办理| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 日韩制服骚丝袜av| 天美传媒精品一区二区| 久久精品国产亚洲网站| 精品久久久噜噜| 色5月婷婷丁香| 中文天堂在线官网| 极品人妻少妇av视频| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 男男h啪啪无遮挡| 丰满饥渴人妻一区二区三| 秋霞伦理黄片| 中文资源天堂在线| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 欧美少妇被猛烈插入视频| 精品人妻熟女av久视频| 男人添女人高潮全过程视频| kizo精华| 2022亚洲国产成人精品| 国产极品粉嫩免费观看在线 | av一本久久久久| 亚洲人与动物交配视频| 成人午夜精彩视频在线观看| 男女边摸边吃奶| 国产真实伦视频高清在线观看| 丰满迷人的少妇在线观看| 性色av一级| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 精品人妻熟女av久视频| 免费少妇av软件| 在线看a的网站| 在线观看av片永久免费下载| 国产亚洲欧美精品永久| 男人爽女人下面视频在线观看| 国产色婷婷99| av.在线天堂| 国产成人免费观看mmmm| 91精品国产国语对白视频| 秋霞在线观看毛片| 97超碰精品成人国产| 三级国产精品欧美在线观看| 精品久久久久久电影网| 国产在视频线精品| 夜夜爽夜夜爽视频| 高清午夜精品一区二区三区| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 国产片特级美女逼逼视频| 国产精品伦人一区二区| 少妇高潮的动态图| 少妇人妻一区二区三区视频| 最近中文字幕高清免费大全6| 男人狂女人下面高潮的视频| 九草在线视频观看| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 日本av手机在线免费观看| 日韩一区二区三区影片| 国产高清三级在线| 国产成人精品无人区| 91久久精品国产一区二区三区| 国产亚洲一区二区精品| 老熟女久久久| 亚洲欧美精品自产自拍| 国产男女内射视频| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 日韩伦理黄色片| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| av福利片在线观看| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 男人添女人高潮全过程视频| 精品人妻偷拍中文字幕| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 99热这里只有是精品在线观看| 欧美高清成人免费视频www| 成年人免费黄色播放视频 | 在线观看一区二区三区激情| 亚洲成色77777| 精品午夜福利在线看| 久久久久国产精品人妻一区二区| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 午夜av观看不卡| 精品卡一卡二卡四卡免费| 夜夜爽夜夜爽视频| 边亲边吃奶的免费视频| 欧美另类一区| 国产乱来视频区| 久久久久久久久久久久大奶| 久久人妻熟女aⅴ| 美女福利国产在线| 国产成人午夜福利电影在线观看| 亚洲综合色惰| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 亚洲怡红院男人天堂| 妹子高潮喷水视频| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 一区二区三区乱码不卡18| 国产精品99久久久久久久久| 欧美国产精品一级二级三级 | 黑人高潮一二区| 伊人久久国产一区二区| 看非洲黑人一级黄片| 在线观看www视频免费| 男的添女的下面高潮视频| 一本久久精品| 亚洲中文av在线| 国产精品女同一区二区软件| 精品一品国产午夜福利视频| 中国三级夫妇交换| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 免费人妻精品一区二区三区视频| 色婷婷久久久亚洲欧美| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 国产免费一区二区三区四区乱码| 成年人免费黄色播放视频 | 99热这里只有是精品在线观看| 亚洲精品aⅴ在线观看| av国产久精品久网站免费入址| 欧美日本中文国产一区发布| 久久午夜综合久久蜜桃| av视频免费观看在线观看| 亚洲国产欧美在线一区| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 69精品国产乱码久久久| 性色av一级| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 人妻少妇偷人精品九色| 免费观看在线日韩| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 亚洲人成网站在线观看播放| 日韩av免费高清视频| 成人美女网站在线观看视频| 精品国产一区二区久久| 免费黄网站久久成人精品| 久久精品国产自在天天线| 欧美成人精品欧美一级黄| 2022亚洲国产成人精品| 国产黄色视频一区二区在线观看| 寂寞人妻少妇视频99o| 插阴视频在线观看视频| 国产男女超爽视频在线观看| 国产免费视频播放在线视频| 欧美激情极品国产一区二区三区 | 日本免费在线观看一区| 18禁在线无遮挡免费观看视频| www.av在线官网国产| 一二三四中文在线观看免费高清| 成年人免费黄色播放视频 | 久久久久久久大尺度免费视频| 国产真实伦视频高清在线观看| 超碰97精品在线观看| 亚洲欧美精品专区久久| 一级黄片播放器| 国产黄色免费在线视频| 久久国内精品自在自线图片| 色网站视频免费| 一级毛片我不卡| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 亚洲精品国产av成人精品| 大陆偷拍与自拍| 亚洲va在线va天堂va国产| 色94色欧美一区二区| 国产精品久久久久久av不卡| 久久久久久久久久久免费av| 中文字幕av电影在线播放| 国产探花极品一区二区| 嫩草影院新地址| 日本黄色日本黄色录像| 免费观看性生交大片5| 亚洲,欧美,日韩| 校园人妻丝袜中文字幕| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产综合精华液| 国产一区二区三区综合在线观看 | 交换朋友夫妻互换小说| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 插阴视频在线观看视频| 精品熟女少妇av免费看| 亚洲va在线va天堂va国产| 伦理电影大哥的女人| 久久青草综合色| 伦理电影大哥的女人| 精品少妇内射三级| 老司机影院毛片| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 欧美三级亚洲精品| 国产综合精华液| 亚洲久久久国产精品| 伦理电影免费视频| 尾随美女入室| 一级二级三级毛片免费看| 国产精品人妻久久久久久| 夫妻午夜视频| 国产精品人妻久久久久久| 国产精品一区二区在线不卡| 熟女av电影| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产成人freesex在线| 精品少妇久久久久久888优播| 伦精品一区二区三区| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 国产亚洲91精品色在线| av专区在线播放| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 久久久精品免费免费高清| 一级毛片电影观看| 久久久欧美国产精品| 成人特级av手机在线观看| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 精品久久久久久电影网| 久久精品国产亚洲av天美| 中国三级夫妇交换| 免费黄频网站在线观看国产| 国产男人的电影天堂91| 两个人免费观看高清视频 | 特大巨黑吊av在线直播| 日韩中字成人| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 七月丁香在线播放| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产成人精品婷婷| 久久婷婷青草| 夫妻午夜视频| 午夜免费男女啪啪视频观看| 偷拍熟女少妇极品色| www.av在线官网国产| 丰满少妇做爰视频| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 99久久精品国产国产毛片| 交换朋友夫妻互换小说| 久久久久国产精品人妻一区二区| 一区二区三区精品91| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产精品久久久久久久电影| 久久国内精品自在自线图片| 久久免费观看电影| 在线观看www视频免费| 最新中文字幕久久久久| 老女人水多毛片| 一边亲一边摸免费视频| 在线观看免费视频网站a站| 成人影院久久| 成年人免费黄色播放视频 | 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 高清av免费在线| 国产伦理片在线播放av一区| 高清不卡的av网站| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产亚洲精品久久久com| 一级,二级,三级黄色视频| 日日啪夜夜爽|