В статті проаналізовано відомі методи тематичного сегментування зображень бортових систем оптико-електронного спостереження, в тому числі, нейромережеві, їх основні недоліки. Під тематичним сегментуванням розуміється сегментування, виділення ознак об’єктів інтересу та семантичне сегментування. Результатом тематичного сегментування є розділення зображення на штучні об’єкти (об’єкти інтересу) та природні об’єкти (фон). Запропоновано метод тематичного сегментування оптико-електронних зображень, в основу якого покладений метод штучної бджолиної колонії. Встановлено, що важливим етапом методу є вибір цільової функції. Сформульовано вимоги до цільової функції, розглянуто модельні зображення у випадку, коли об’єкт та фон на зображенні розділяються та не розділяються. Встановлено, що у якості цільової функції доцільно обирати функцію, що має фізичний смисл суми дисперсії сегментів сегментованого зображення. В загальному вигляді сформульовано оптимізаційна задача вибору порогу тематичного сегментування оптико-електронного зображення, яка полягає у мінімізації цільової функції на кожній ітерації ітераційного процесу визначення порогового рівня.