La restauración de imágenes submarinas es una tarea crucial en varias aplicaciones de visión por computadora, incluyendo la detección y reconocimiento de objetivos submarinos, vehículos autónomos submarinos, rescate submarino, monitoreo de organismos marinos y estudios geológicos marinos. Entre otras categorías, los métodos basados en la física restauran imágenes submarinas mejorando el mapa de transmisión a través de técnicas de optimización o regularización. Los métodos convencionales basados en la optimización a menudo no consideran el efecto de las diferencias estructurales entre los mapas de guía y de transmisión. Para abordar este problema, en este documento presentamos un método basado en la regularización para restaurar imágenes submarinas que utiliza estructuras coherentes entre el mapa de guía y el mapa de transmisión. El enfoque propuesto modela la optimización de mapas de transmisión a través de una función de energía no convexa que comprende términos de datos y suavidad. El término de suavidad incluye prioridades estructurales estáticas y dinámicas, y el problema de optimización se resuelve utilizando un algoritmo de mayorización-minimización. Evaluamos el método propuesto en conjuntos de datos de referencia, y los resultados demuestran la superioridad del método propuesto sobre las técnicas de vanguardia en términos de mejorar los mapas de transmisión y producir imágenes restauradas de alta calidad.