Запропоновано підхід до побудови еталонного зображення для подальшого використання у матричних радіометричних кореляційно-екстремальних системах наведення літальних апаратів. Представлені етапи обробки вихідного зображення для кінцевої підготовки еталонного зображення. Показано, що додаткове врахування дисперсії фрагментів під час прийняття рішення щодо віднесення фрагмента до одного з класів, що розпізнаються, підвищує якість машинного навчання.