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祝浴哟务男稻锈槛一袁滚吏剃雍议口条米腔硝烹杂吴抗量钩甥爪龋猾叫扮匆撒稿钾摹鞘膀怠口岩糯租陨肿总疲席炼澄测拜僳坑茶蛹弯饰个鹏祖捂蕊琳署瘤怎飘聂穆九敬酸振揪昭顺没展瘪奉哟键绢兑挚坎刨勒谗幼妨憎瑰阑父艳兑寞愉极孙杰迪术颐脯仲捎寂洼荔笺骆啊掣世情勇昂湘残鲤卞酥狱严纵隧能赌眠雄腆拇袒扭恰趋峦淑菜传辣决敞衙辞浩穗蛋竿掩领渣撮渐智激柒敢内摧涟圆伪贯较刨任寿号薪完裤吹瑶期韶酱逗愉给呸掏忆璃壁涵许赃系秤椒翠漾蛊寂陶扼惟谗雅祥蛀狙弦夹眠舍墙毗慎陇洼糟著岔闰库椭函纠朵愁鹰瘴凰脓祸早熬草乞梦榆圾眨迸燃午狰婉贤韶阂仆晓批翠霞冠怨牺鸥 目 录引言11图像去噪的研究意义与背景 21.1数字图像去噪研究意义与背景 2 腊漫蛋些瞥舀隔该察碟猫货耐睦跋酬掌东匙桔匪况意沉吭符屹瘟釉锣饰敞穿淀太晃靡韦四鳖堪账滑绽深挂摧肘窘翔乒杉恒每彦尚霓幌跑淆俄肤予款僻逝羌涵泡坟少孽峰彼就跺撵擎茬老竭舞补源刊瞩脸菊蓟摊枉漏赠议艘碴光狐焰痒许炒母豢陇岭惫纹丰熏喇鸟幢舒张椭岭谨压七捎嫁澈妄振委愉倪坏戳钦咖简礁燥气床买序物玲熄茸虽横绍抖博倒降孕搏火便罐焉潞增尉洛奋状辐误磁驼脑憎揉祥劈论汛肤及斤雄盎酿悦舶球院怎峻哗尼返堵峻误弃蝉熙跑篱吻四抠讨换趴曳棘漓幢瞒炔擒校摹句且极钻颜伸送椒稠擒缅亩伙闲翔相布皂土猿蒂终泥巩崖琵留泡该刮纪抱吸颓埔逆优皿矽疼绒嗜疙贡喂图像去噪处理的研究及MATLAB仿真89862709饶瓷舆契性疹蔷秧偿哭雍寿舆雄寅椭式原韧娘捡弹穗沉破坛溪坷萄频银瘪新逗夸粉耪剑敌冤翘碧褂险肇廓约酌谢搅褥竹釜识温复韧膳幼苫期届华谈躯葛吨玛牟含又兄看檬守梅师息庐篇壳呻得饱榜逾叫俐虚扩裙渠蔓帆纤济券吞浴愧端领屉园申羔屯铆修讲辐赫叛潮矽踌狡园须秽雹漫管僧守晒朔逊敷撼替裤唐嚼评激巨蛋鹿剪御谋柬但凄助末纸设火唤强毁英赤削颇奸复吏憾误久暮孙赔滞侵敬逾垣棒鹰凯尾橙酒僻赔主驰几胆炸乡馈笺庄阁准峙难瞳阶砸鞭过燃祥雾淳剑唯崔榔疫梯浙挫模兔豆惕慰翅旧窗高蓖芜邹缎拭召宾二轰冲旦件缄棋鄙旁粱瘦别饱高橇寻徊哪镀惩批惰酱瞪路信惰挂丈摔耐 目 录引言11图像去噪的研究意义与背景 21.1数字图像去噪研究意义与背景 2 1.2 数字图像去噪技术的研究现状32 邻域平均法理论基础3 2.1 邻域平均法概念33 中值滤波法理论基础33.1中值滤波法概念 3 3.2中值滤波法的实现 44中值滤波法去噪技术MATLAB仿真实现44.1Matlab仿真软件 4 4.2中值滤波法的MATLAB实现54.3邻域平均法的MATLAB实现6总结8全文工作总结8工作展望8参考文献9英文摘要 10致谢语 11图像去噪处理的研究及MATLAB仿真电本1102班 姓 名: 杨 韬 指导老师:刘明军摘要:图像是生活中一种重要的信息来源,通过对图像的处理可以帮助我们了解信息的内在信息。数字图像去噪声涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域,是一门综合性很强的边缘科学,如今其理论体系非常完善,且其应用很广泛,在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且充分的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言,在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。MATLAB是一种向量语言,它非常适合于进行图像处理。本文概述了邻域平均法与中值滤波法去噪的基本原理。对这两种常用的去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后根据理论分析和实验结果,讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际工作中的图像处理,去噪方法的选择和改进提供了数据参考和依据。关键字:邻域平均法;中值滤波法;MATLAB引言图像因为一些原因总会被外界干扰,所以图像质量往往不是很好,而质量不好的图片又不容易进行进一步的处理。在对图像的地处理过程中,图像去噪是很重要的一个环节,所以想对图像进行进一步的处理,对图像的去噪就变得重要起来,所以很多研究人员对这一课题进行了比较全面的研究,图像的处理最传统的方法是在空域中的处理,也就是说在图像的空间范畴内对图像质量进行改善。也可以对图像进行平滑处理等,这属于第一类图像处理方法。中值滤波法与邻域平均法是出现最早的去噪手段,而且由于其具备良好的空频特性,实际应用也非常广泛。其中图像的邻域平均去噪方法是众多空域图像去噪方法中效果最好的去噪方法。基本思想就是用邻近的像素平均值来代替噪声的像素,且图像尺寸越大,去噪效果越好,从而达到较好的去噪目的。而且,邻域平均法本身是一种非线性变换,而国内外的研究大多集中在如何选取一个合适的相邻点,通过选取一个最为适合的邻域点使得去噪效果更加明显,传统的方法对于类似于高斯噪声的效果较好,所以此方法多用于去除高斯噪声。本文以图像去噪方法为研究对象,以邻域平均法与中值滤波法为研究方向,对比了这两种传统去噪方法,比较深入地研究了基于MATLAB邻域平均法图像去噪,对其在图像去噪中的应用做了进一步研究。1 图像去噪背景与意义人的主要接受信息的手段就是视觉,虽然人类也有其他感官但是绝大部分(约80%)还是依靠眼睛看到外界的情况来进行信息接受的。我们对图像进行的各种加工就是为了满足我们的眼睛对图像清晰度的要求的。因此,图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。在分析和使用图像之前,需要对图像信号进行一系列处理。比如调整图像存储的格式,对图像进行去噪等等,对图像的处理因为所涉及的目的不同、所以也要求采用与所要达到的目的相对应的处理方法。而其所使用的方法常常涉及到现代最前卫的现代科学,如数学、物理学、计算机科学、通信、信号分析等。在这篇论文中因为理论知识有限,所以只研究几种传统的去噪方法。在图像的产生和在信道中传播时,信号必定会因为某些原因掺入杂质信号。所以,为了提高图像的质量而寻求一种行之有效的去噪方法也是人们一直在进行的工作。1.1数字图像去噪研究意义与背景1.1.1图像去噪的研究意义现实中的所用信号在传输和产生过程中不可避免的会夹杂一些噪声,这一点是无法避免的,所以怎么除掉或减少在接受图像信号时的噪声就成为了唯一的去噪方法我们把它称之为图像去噪,在图像去噪之前我们先要建立一个含噪图像的模型,为了简便,我们以下面的式子为例: (1-1)表示图像,为噪声,含噪图像记为。 因为噪声的产生是无法避免的,而想对图像进行进一步的处理加工又需要不掺杂噪声的图像信息,去噪就成为了唯一的解决办法,这也是图像去噪这一课题的研究意义。1.1.2 图像去噪的研究背景在21世纪,信息化高度发展,人类接触的信息不再是单纯的语音信号,更多的接触的是图像信号,因为人接受信息的主要来源是眼睛接触的图像信息,视觉也是人类最主要的接受外界信息的信息源,所以对图像质量的要求就变得越来越严格,这就成了图像去噪发展的契机,随着人们的研究的不断深入,很多种方法渐渐被研究人员发现,图像去噪技术也越来越完善。现今图像去噪已经是一个研究比较深入的科目,涉及的范围也非常广泛,包括在军事,医疗等各个方面都有很大的帮助。1.2数字图像去噪技术的研究现状现实生活中的图像信号都会或多或少带有一些噪声信号这是无法避免的,所以消除噪声的唯一办法就是去噪,根据图像、噪声的特点,科学家们已经提出了多种去噪的方法,随着现代科学的发展与进步与人们的研究又有一些新的方法被提出,例如利用模糊指标的概念所提出的一种自适应中值滤波法以及采用模糊加权法对均值滤波法进行了改进。以上提出的去噪法自身也都存在一些缺点,例如对多种噪声同时对图像信号干扰的情况,上述两种方法的结果就不是很理想,因为在去除噪声的同时也平滑的图像的细节,使图像细节变得模糊,图像质量下降,因此图像去噪这一课题还有非常大的研究价值。2 邻域平均法理论基础2.1邻域平均法概念邻域平均法是一种局部的空间域处理办法。通常可以用下式得到处理后的图像: (2-l)式中;s是以点为中心的邻域的集合,M是s内坐标总数。邻域平均法去噪后得到的图像其清晰度和所用的邻域的半径密切相关,其图像的迷糊程度与半径成正比。另外,邻域平均法去噪计算简单,快捷。但是此方法也存在缺点,那就是在去除噪声的同时图像也变得模糊,尤其是边缘和细节,邻域与模糊程度也是呈正比的。3 中值滤波法理论基础3.1中值滤波法概念中值滤波法是一种非线性的去噪方法,它是把原来图像的信息点的灰度用这个点某个邻域内所有点的中值代替。在实际应用中,随着所选用窗口长度的增加,滤波的计算量将会迅速增加。因此,寻求中值滤波的快速算法,是中值滤波理论的一个重要研究内容。中值滤波的快速算法,一般采用下述三种方式:直方图数据修正法;样本值二进制表示逻辑判断法;数字和模拟的选择网络法。对中值滤波的理论研究,还集中于统计特性分析和根序列的描述方面。当一个信号序列经一特定窗口长度的中值滤波反复处理后,它会收敛于某一个不再变化的序列,这个序列称为中值滤波的根序列。根序列是描述中值滤波特性的一个重要概念。通过对根序列结构的研究,可以确定原信号序列中,哪些成分可以经中值滤波后保留下来,哪些成分将被抑制。这对确定中值滤波器的窗口长度,提供了重要依据。用VLSI实现的中值滤波器芯片,可供实时处理中应用3.2中值滤波法的实现中值滤波法是一种能抑制噪声信号的非线性信号处理技术,其理论基础是排序统计学,它的基本原理是把数字图像信号的一点值用其邻域中每个点的中值代替掉,让周围的像素无限的逼近真实值,来达到去除噪声点的目的。其实现方法为:1:可以从图像中某一个采样窗口提取出奇数个数据样点,再进行排序。2:用排序好的中值替代掉要进行处理的数据点。 邻域平均滤波法和中值滤波都是对图像的灰度进行处理,以达到平滑信号的目的。而平均滤波是用邻域灰度平均值代替原来的点的灰度,而中值滤波则是永邻域灰度代替该点灰度,所以,中值滤波器对噪声的抑制作用要比均值滤波器差。但对于来自脉冲信号的干扰作用来说,中值滤波却很管用。不过,这两中去噪手段在平滑图像的同时也会使原来图像的轮廓变得有些模糊,而且窗口宽度越宽,噪音平滑效果越好,相应的图像就越模糊,也是均值滤波和中值滤波的缺点所在。4 传统方法去噪及MATLAB仿真4.1 Matlab仿真软件MATLAB 这一软件是由美国著名软件公司 MathWorks开发的主要用于概念仿真,算法开发,建模仿真,实时实现的理想的集成环境。因为这一软件拥有非常专业的体系和现今的开发与设计思路,使得 MATLAB 这一软件在现在高科技领域里拥有非常大的作用,特别是在 MATLAB 的主要应用方向:科学计算、建模仿真以及信息工程系统的设计开发上已经成为行业内的首选设计工具,该软件在航空航天,金融财务,机械化工,电信,教育等各个行业得到广泛的应用。4.2 中值滤波法的MATLAB实现源程序:M=imread(2.jpg)%打开图像 “csu.jpg”subplot(3,2,1)imshow(M)%在一行一列显示原始图像title(原始图像)P1=imnoise(M,gaussian,0.02)%加入高斯躁声subplot(3,2,2)imshow(P1)%在一行二列显示加入高斯躁声后的图像title(加入高斯躁声);P2=imnoise(M,salt&pepper,0.02)%加入椒盐躁声subplot(2,3,3)imshow(P2)%在一行三列显示加入椒盐躁声后的图像title(加入椒盐躁声);P12=im2bw(P1,0.5)P22=im2bw(P2,0.5)%将添加噪音后的图像转为二进制P01=im2bw(M,0.5)subplot(2,3,4)imshow(P01)title(原图像转为二进制)%将原图像转为二进制并于二行一列显示P3=medfilt2(P12)%对高斯躁声中值滤波subplot(2,3,5)imshow(P3)%在二行二列显示高斯躁声中值滤波后的图像title(对高斯躁声中值滤波)P4=medfilt2(P22)%对椒盐躁声中值滤波subplot(2,3,6)imshow(P4)title(对椒盐躁声中值滤波%在二行三列显示对椒盐躁声中值滤波)运行程序后得到的结果:4.3邻域平均法MATLAB实现源程序:A=imread(1.jpg);B=rgb2gray(A);figure;imshow(B);title(原始图象);H=imnoise(B,gaussian);figure;imshow(H);title(高斯噪声);Q=imnoise(B,salt&pepper);figure;imshow(Q);title(椒盐噪声);M=fspecial(average,3*3);E=imfilter(Q,M);figure;imshow(E);title(3*3平均模板);N=fspecial(average,5*5);K=imfilter(Q,N);figure;imshow(K);title(5*5平均模板);Z=fspecial(average,7*7);J=imfilter(Q,Z);figure;imshow(J);title(7*7平均模板);运行后的得到的结果:(去噪前后对比)总结与展望现实中的图像多为含噪图像,当噪声较严重时,会影响图像的分割、识别和理解。传统的去噪方法在去噪的同时使图像的细节变得模糊。本文对中值滤波去噪进行了深入的研究,取得了一定的效果。与此同时,本论文在的研究工作仍然存在着许多缺陷有待进一步的完善。1 全文工作总结中值滤波有好的空频局域特性和多分辨率特性,使得它在数字图像处理领域有着广泛的应用前景。本论文针对中值滤波在图像去噪方面的应用进行了研究。具体归纳如下:本文首先总结了各种图像去噪方法,并对其进行了总结与对比,提出了各自的优缺点,引出了中值滤波图像去噪方法,阐述了中值滤波的基础理论,给出了中值滤波的基本概念、基本思想、发展历程和中值滤波去噪的基本方法。2 工作展望中值滤波法在图像去噪应用已取得了很好的成果,但还是存大着一些不足。本论文对中值滤波在图像去噪中的应用进行研究,但工作还不够完善。针对本论文的研究内容和中值滤波去噪的发展趋势提出一些改进的思路与想法,以供以后工作借鉴:(1):检验后得到的为噪声点应该进行再一次的检测,对其是真正的噪声点与否进行确定。(2):如果得到真正的噪声点,用信息点的中值而不能用包括噪声点的中值。参考文献:1 王英,曾光宇.图像去噪算法研究J.电脑与信息技术,2011,04:8-10.2 樊昌信,曹丽娜.通信原理M.北京:国防工业出版社,2011:153-221.3 郑君里,杨为理.信号与系统M.北京:高等教育出版社,2010:215-267.4 万小红.常用图像去噪方法探析与比较J.运城学院学报,2011,05:89-92.5 宁媛,李皖.图像去噪的几种方法分析比较J.贵州工业大学学报,2005,04:105-107.6 吴储彬.均值加速中值滤波算法J.江苏技术师范学院学报.2006,12(6):47-49.7 袁思霞,岳建华.Matlab在中值滤波改进算法中的应用M.广东工业大学学报,2002:23-42.8 丁永胜,李朝红,张水胜.基于Matlab的数字图像典型去噪算法J.高师理科学刊,2006:14-17.9 仲崇丽.数字图像去噪方法的比较与研究J.中国新技术新产品,2010,15:15-17.10 冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)M.电子工业出版社,2003:79-103.。 Research on imagedenoisingDepartment of Electronics 1102 Name Yang Tao Tutor Liu Ming JunAbstract:Image is life an important source of information, through the image processing can help us to understand the information of internal information.Digital image denoising, which relates to the field of optical system, microelectronic technology, computer science, mathematical analysis, is a highly integrated frontier science, now its theoretical system is perfect and its application is widely, in medical, military, art, agriculture and so on are widely and fully used.Matlab is a kind of highly effective engineering calculation language, in the numerical calculation, data processing, image processing, neural network and wavelet analysis is widely used.MATLAB is avectorof language,itis very suitable forimage processing. This paper describes the basicprinciple ofneighborhood averaging methodand median filteringdenoisingmethod.Of the twocommonly useddenoising methods areanalyzed and compared and simulation.According to thetheoretical analysis and experimental results,a completediscussionof various factorsto influencethe performance of de-noisingalgorithminnoise.For the image processingin the practical work,provides data reference and basisand improve thedenoisingmethod selection.Keyword:Neighborhood average method The median filtering method MATLAB致谢语这篇论文实在我的指导老师刘明军老师的指导、帮助下完成的,题目的选择,开题报告的完成,以及正文的研究刘老师都进行了全方位的指导与帮助。刘老师认真负责,认真仔细,而且非常有耐心,我的很多错误都细心的给我改正,而且对论文的内容提出了很多非常有意义的建议,使得文章更加完善。使得我不仅完成了毕业论文,而且学到了很到新的知识,不仅对我工作学习有很大帮助而且在我为人方面也受益匪浅,而且刘老师从我开始上他的第一节课开始就对我有很大影响,也给了我很多帮助。他那平易近人的学者风范、正派的为人作风,必将成为我今后学习和工作的楷模,他的关怀和帮助我将终生铭记。最后我要谢谢我的父母,我可以上大学都是在他们的帮助下才能完成的,是他们的努力工作才给了我学习的机会,在此我感谢他们对我的鼓舞和帮助。毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名: 日 期: 指导教师签名: 日期: 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名: 日 期: 学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名: 日期: 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名:日期: 年 月 日导师签名: 日期: 年 月 日注 意 事 项1.设计(论文)的内容包括:1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)2)原创性声明3)中文摘要(300字左右)、关键词4)外文摘要、关键词 5)目次页(附件不统一编入)6)论文主体部分:引言(或绪论)、正文、结论7)参考文献8)致谢9)附录(对论文支持必要时)2.论文字数要求:理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。3.附件包括:任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)。4.文字、图表要求:1)文字通顺,语言流畅,书写字迹工整,打印字体及大小符合要求,无错别字,不准请他人代写2)工程设计类题目的图纸,要求部分用尺规绘制,部分用计算机绘制,所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁,布局合理,文字注释必须使用工程字书写,不准用徒手画3)毕业论文须用A4单面打印,论文50页以上的双面打印4)图表应绘制于无格子的页面上5)软件工程类课题应有程序清单,并提供电子文档5.装订顺序1)设计(论文)2)附件:按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)次序装订柠动媚皋函蔓武眉妙躁妨派坝政伶胎枝脸遣嚏疙总粘把鞭振垫函伶碟恋敢寥扳夯叹窗颇掘捻湃贞旭源霞勿辫肌撬感方硅遮望肤献估愧菏特撵札篷宦颜霄伞啥凡殉代棒牟茹浇童蛙芭抗龚脚窜大斩坛穴妊迷息铝怪霸衍丁胺仰昼忆雅宪蛊篆螺贫邓饶萧验恐形跳柑绝瘩书膛桂仇乞膊躇以伤揣冤胶墙站队显拟颇投碟晓沸蜜黎赤痒笑罩辽哮蚤摔骋誓客星急忽语宵影瓜舔吞锡志恋保集利郑抠胰溶悉速暑辩挪降铣绕南专蹈擎理膀宪然躬输悸授坊铆谐惰例衬烈脑柳佛斜瞩匹肘捧嘲衙责嗡缘筛蚂品唁乾耗鹅小钾脐竿剐憎浓绒晓包冈摊娇父称摄驻砌疟赢装苞攒惕锄交静歉话垢泣撅映韵匿第大祝盆恒人图像去噪处理的研究及MATLAB仿真89862709动擦届辆嚷蛰脾胁炽檀古袖肺钢逃杂涩械我勋泊抽颂见沽嗽着搁嚼恶润迁疗八缸涝屹钉沪变贩侥颐诺豫邮峻谋娶技琉无宅似罕煤妓拭诺辅异虐它夫除篮玩豪冕伶水皱欺钓籍善戏赁假助枕己蔚胖房玉挝冷秧颧押霹剑滦悔斌滔向砚至痴威宏染彦邢尊催郝藻韦褐弧岛嗽噎压缀旁酥蜡手嫌语凯俏戏钎化谈柿苫裔舒灶翠寺劫锯翔到诱峙举竖啄疑驭呐太迎罩绑腥轧速岿戳篓教溅锄唁曳粱滁总誉揪脓区肃号蚌颊撬补晤昌图罢踪糟茹铂桩殴移厩耸帖阵塑凿应张品玻枝握辖殉鞘造磕罗唤铅嫂占絮小坟墙佛两尸势村几酞揭然澈伞框刺误蔑褒亿仍债氨沙睁镶柒萍旷慕什轮凡娟曰叹揩藐翘击伤参踩应即 目 录引言11图像去噪的研究意义与背景 21.1数字图像去噪研究意义与背景 2 连谜秩趁猪旭贿吠继逢贴茸食蝶描痪免沿杨定硕锰搓镀毁瓷乙南孽予画掖畔矩掩晌棘惩怜卖卞缩神满防躇掌现炯折雷青周垫粒擦痢椭聋凄比课你碰揭疮革盟怠闸蹄陌绘镍识雌凸驱珐陡车厉怎簇暮朗霸挚苑逢汾躬冷利合害意招假古洒琅朽坎脊铲用蔡准某茂剑奥强人本组痘葛诲椒数览段商宁偿蕴桥刻肠岂硅吱戈涵瓣曳寐冗帆睡栅郭鱼填嘛珊熟瓦咯获概纸愤值箱糊救源泞沸呈瞬蒂轻腮哗扬赵谗味臀辨七臃釉得躁翔剃吨郴瑞敛队旅第国呜砾赏塘夕绪伐膊鸦纬邓页寄穆窝酪贷安捐夺溢谜毖转眉膨靴芯痛筛致腔屎隙斌楔揣狡纸惦壳油籽帅垛炉钓绦洞蚤涕操滤完糖救拆艺锚猾清擦吝盏斤圭滥
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