Объектами данного исследования являются методы обработки и вычитания астрономических изображений, полученных в ходе различных оптических обзоров с целью поиска с использованием вычитания изображений оптических транзиентов. В работе рассмотрен новый метод преобразования вычитаемого изображения к поисковому, основанный на обучении модели сверточной нейронной сети соответствующему преобразованию с пары вычитаемых изображений в рамках обучающей маски непосредственно перед вычитанием. На парах фрагментов изображений, полученных на Абастуманской астрофизической обсерватории и фрагментов обзора Pan-STARRS продемонстрирована эффективность метода как для идентификации транзиентных источников, так и для оценки их потока. Актуальность работы заключается в том, что метод может применяться для любых изображений, в том числе для пары изображений полученных на различных телескопах, а также для других задач. Также планируется имплементация алгоритма в действующий программный конвейер для обработки астрономических изображений в широких полях зрения и поиска оптических транзиентов по программе наблюдений космических гамма-всплесков и источников электромагнитного излучения, ассоциированных с гравитационно-волновыми событиями, регистрируемыми детекторами LIGO-Virgo-KAGRA.