La obtención de imágenes en ambientes submarinos presenta problemas como la disminución del contraste, la pérdida de nitidez y el deterioro de la información. Los métodos tradicionales estiman y procesan la información de polarización de la imagen completa, pero los objetos en imágenes submarinas tienen características de polarización complejas, lo que genera un efecto de restauración deficiente en algunas áreas objetivo y deterioro visual. Este artículo propone un método de restauración optimizada por partición de parámetros de polarización para imágenes submarinas degradadas. Primero, tras un reforzamiento del contraste por bloques y el filtrado guiado de dos imágenes de polarización ortogonal, se extraen las regiones conectadas de objetos con polarización alta y baja, y se realiza una partición basada en los valores de cada píxel en la imagen de grado de polarización para optimizar el proceso de extracción de áreas objetivo con polarización baja y alta. Luego, se estima por separado el grado de polarización de la luz objetivo de cada objeto, resolviendo el problema de estimación errónea de objetos complejos en métodos tradicionales de estimación global. Finalmente, se realiza una optimización iterativa sobre la imagen de grado de polarización de la luz de retrodispersión para obtener la mejor selección de área. Los experimentos muestran una mejora significativa en la calidad visual subjetiva: en los dos primeros grupos experimentales con baja turbidez, comparado con la imagen original de intensidad luminosa, el índice EME se incrementó en un promedio del 554% y el contraste en un 528%. En el tercer grupo experimental con baja iluminación y alta turbidez, el valor EME mejoró un 379% y el contraste un 956%. El índice NIQE para evaluación de calidad de imágenes naturales mostró buen desempeño, con imágenes más naturales. El método propuesto es más efectivo que los métodos tradicionales para restaurar imágenes submarinas turbias, aumentar el contraste y reducir la atenuación de la información, logrando un mejor efecto de claridad de la imagen.

Atenuación de información;Refuerzo de contraste;Optimización por partición;Optimización iterativa;Claridad de imagen