The subject of research in the article is the module of automatic segmentation and subtraction of the background, which is created, based on the sequential application of methods of image preprocessing and modified method of interactive segmentation of images and implemented in the system of optical monitoring of the air situation. The aim of the work is to develop an image segmentation module to increase the efficiency of recognition of an air object type on a video image in the system of visual monitoring of the air environment by means of qualitative automatic segmentation. To solve this problem, a modified interactive algorithm in the mode of automatic selection of an object in the image, which allows more accurately, without the participation of the operator, to determine the foreground pixels of the image for further recognition of the type of airborne object. The following tasks are solved in the article: the analysis of existing methods of binarization of color images for semantic segmentation of images, which are used in image recognition systems; the development of a pipeline of methods for automatic segmentation of images in the system of optical monitoring of the air environment. In the work, the following methods are used: methods of digital image processing, methods of filtering and semantic segmentation of images, methods of graph analysis. The following results are obtained: the results of image processing with the proposed module of segmentation and background subtraction confirm the performance of the module procedures. The developed pipeline of methods included in the module demonstrates correct segmentation in 93% of test images in automatic mode without operator participation, which allows us to conclude about the effectiveness of the proposed module. Conclusions: The implementation of the developed module of segmentation and background subtraction for the system of optical monitoring of the air environment allowed to solve the problem of segmentation of video images for further recognition of aerial objects in the system of optical monitoring of the air environment in automatic mode with a high degree of reliability, thus increasing the operational efficiency of this system., Предметом исследования в статье является модуль автоматической сегментации и вычитания фона, созданный на основе конвейера методов предварительной обработки изображения и модифицированного метода интерактивной сегментации изображений, и внедренный в систему оптического мониторинга воздушной обстановки. Целью работы является разработка модуля сегментации изображений для повышения эффективности распознавания типа воздушного объекта на видеоизображении в системе визуального мониторинга воздушной обстановки путем качественной автоматической сегментации. Для решения этой задачи используется модифицированный интерактивный алгоритм в режиме автоматического выделения объекта на изображении, который позволяет точнее без участия оператора определять пиксели переднего плана изображения для дальнейшего распознавания типа воздушного объекта. В статье решаются следующие задачи: анализ существующих методов бинаризации цветного изображения для семантической сегментации изображений, которые используются в системах распознавания образов; разработка конвейера методов для автоматической сегментации изображений в системе оптического мониторинга воздушной обстановки. В работе используются методы: методы цифровой обработки изображений, методы фильтрации и семантической сегментации изображений, методы анализа графов. Получены следующие результаты: результаты обработки изображений с помощью предложенного модуля сегментации и вычитания фона подтверждают работоспособность процедур модуля. Разработанный конвейер методов, включенных в модуль, демонстрирует правильную сегментацию в 93% тестовых изображений в автоматическом режиме без участия оператора, что позволяет сделать вывод об эффективности применения предложенного модуля. Выводы: Внедрение разработанного модуля сегментации и вычитания фона для системы оптического мониторинга воздушной обстановки позволило с высокой степенью достоверности решить задачу сегментации видеоизображений для дальнейшего распознавания воздушных объектов в системе оптического мониторинга воздушной обстановки в автоматическом режиме, благодаря чему увеличилась эффективность эксплуатации данной системы., Предметом дослідження у статті є модуль автоматичної сегментації та віднімання фону, створений на основі конвеєра методів попередньої обробки зображення та модифікованого методу інтерактивної сегментації зображень, та впроваджений у систему оптичного моніторингу повітряної обстановки. Метою роботи є розробка модуля сегментації зображень для підвищення ефективності розпізнавання типу повітряного об’єкта на відеозображенні у системі візуального моніторингу повітряної обстановки шляхом якісної автоматичної сегментації. Для вирішення цього завдання використовується модифікований інтерактивний алгоритм у режимі автоматичного виділення об’єкта на зображенні, що дозволяє точніше без участі оператора визначати пікселі переднього плану зображення для подальшого розпізнавання типу повітряного об’єкта. У статті вирішуються такі задачі: аналіз існуючих методів бінаризації кольорового зображення для семантичної сегментації зображень, що використовуються у системах розпізнавання образів; розробка конвеєра методів автоматичної сегментації зображень у системі оптичного моніторингу повітряної обстановки. У роботі використовуються методи: методи цифрової обробки зображень, методи фільтрації та семантичної сегментації зображень, методи аналізу графів. Отримано такі результати: результати обробки зображень за допомогою запропонованого модуля сегментації та віднімання фону підтверджують працездатність процедур модуля. Розроблений конвеєр методів, включених у модуль, демонструє правильну сегментацію 93% тестових зображень в автоматичному режимі без участі оператора, що дозволяє зробити висновок про ефективність застосування запропонованого модуля. Висновки: Впровадження розробленого модуля сегментації та віднімання фону для системи оптичного моніторингу повітряної обстановки дозволило з високим ступенем достовірності вирішити задачу сегментації відеозображень для подальшого розпізнавання повітряних об’єктів у системі оптичного моніторингу повітряної обстановки в автоматичному режимі, завдяки чому збільшилася ефективність експлуатації цієї системи.