This paper focuses on aerospace images as well as methods of their obtaining and application. The quality of received primary images does not often meet the needs of end-users. If the distortive factor for the image is noise, then first of all filters are used, which eliminate different types of noise. When choosing a filter type, the limitations associated with the computational complexity and hardware characteristics of the device must be considered. In order to increase the informativity of primary scanner images, synergistic fusion of photogrammetric data originating from several channels is often used to obtain high geometric and spectral differences in a graphic object. A group of modern systems and software tools is highlighted that is used to receive and process aerospace images. Specifics of such images are characterized in different spectral bands. Typical distortions for this type of images are described. Particular attention is paid to various types of noise. Noise estimate can be based on either one or multiple images. There are different methods for this. The existing methods of noise estimation for graphic images are analyzed. Those include the following types of methods: evaluation of the noise level function from a single image – using dependence of the noise dispersion on the intensity of the image and determination of homogeneity areas (in case of large sets of input data, the relative error in evaluating the noise level is typically within 10 %); evaluation of type and level of noise with image brightness histogram; evaluation based on a separate image using the piecewise-smooth function of the previous model of images and the response functions of cameras with charge communication; evaluation on the basis of the dependence of the autocorrelation function of images on the variance of additive noise; etc. It is also possible to determine the type and level of noise with the image brightness histogram. When using the experimental method, the same equipment should be used as the one which allows the distortion to be obtained. Several methods have been experimentally applied to assess the noise for an image from an open DOTA dataset.Зроблено акцент на аерокосмічних зображеннях, методах їх отримання та застосування. Якість отриманих первинних зображень часто не відповідає потребам кінцевих користувачів. Якщо спотворювальним чинником для зображення є шум, то використовуються передусім фільтри, що з різним успіхом усувають різні типи шумів. Виділено групу сучасних систем та засобів програмного забезпечення, що використовують для отримання та оброблення аерокосмічних зображень. Охарактеризовано особливості таких зображень у різних спектральних діапазонах. Подано особливості типових спотворень для такого типу зображень. Окрему увагу при цьому приділено шумам різних типів. Оцінювати рівень шуму можна на базі одного та багатьох зображень. Для цього існують різні методи. Проаналізовано наявні методи оцінювання шуму для графічних зображень, зокрема такі типи методів: визначення функції рівня шуму з єдиного зображення, що використовує залежність дисперсії шуму від інтенсивності зображення і передбачає визначення ділянок однорідності (гомогенності); визначення типу та рівня шуму з гістограми яскравості зображення; оцінка на базі окремого зображення з використанням кусково-гладкої функції попередньої моделі зображень та функції відгуку камер із зарядовим зв'язком; оцінка на базі математичних співвідношень щодо залежності автокореляційної функції зображень від дисперсії адитивного шуму та інші. Експериментальним чином застосовано кілька методів для оцінки шуму для зображення з відкритого датасету DOTA
