A aquisição de imagens em ambientes subaquáticos enfrenta problemas como diminuição do contraste, redução da nitidez e atenuação da informação. O método tradicional consiste em estimar e processar as informações de polarização de toda a imagem. Nas imagens subaquáticas, os alvos possuem características de polarização complexas, o que resulta em restauração deficiente em algumas áreas do alvo e degradação. Este artigo propõe um método de restauração otimizada com particionamento dos parâmetros de polarização para imagens turvas subaquáticas. Primeiramente, após o fortalecimento do contraste em blocos e o filtro guiado aplicado em duas imagens polarizadas ortogonais, são extraídos os domínios conectados dos objetos com polarização alta e baixa, realizando o particionamento com base nos valores de cada pixel na imagem do grau de polarização, otimizando o processo de extração das regiões alvo com baixa e alta polarização; em seguida, estima-se separadamente o grau de polarização da luz alvo de cada objeto, solucionando o problema da estimativa errada de alvos complexos na estimativa global dos métodos tradicionais; finalmente, realiza-se a otimização iterativa da imagem da polarização da luz retroespalhada para obter a seleção ótima. Os experimentos mostram que a qualidade visual subjetiva dos resultados deste artigo foi significativamente melhorada. Nos dois primeiros grupos de experimentos em baixa turbidez, em comparação com a imagem original de intensidade luminosa, o valor médio do índice objetivo EME aumentou 554% e o contraste aumentou 528% em média. No terceiro grupo de experimento em ambiente de baixa luminosidade e alta turbidez, o valor do EME aumentou 379%, e o contraste aumentou 956% em comparação com a imagem original de intensidade luminosa. Os índices de avaliação de qualidade de imagens naturais NIQE nos três grupos experimentais mostram bom desempenho, e as imagens são mais naturais. O método deste artigo é mais eficaz do que os métodos tradicionais para restaurar imagens turvas subaquáticas, aumentando o contraste da imagem, reduzindo a atenuação da informação e alcançando um melhor efeito de nitidez da imagem.

atenuação da informação; fortalecimento do contraste; otimização por particionamento; otimização iterativa; nitidez da imagem