Güvenlik Kamera Sistemleri İçin Çözünürlük Standartları

Giriş

Güvenlik kamera sistemleri (CCTV), emniyet hizmetleri açısından tartışmaya yer bırakmayan bir öneme sahiptir. Her biri birer canlı tanık olan CCTV sistemleri, doğru kullanıldığında suçların önlenmesi ve daha çok suç sonrası suçlu kişilerin yakalanması için güvenlik güçlerinin işini bir hayli kolaylaştıracak konumda bulunmaktadır. Uygun standartlarda kurulmuş bir CCTV sistemi, suç sonrası çok önemli deliller sunabilecektir. Ayrıca bu sistemlerin olayları olduğu gibi yansıtması ve yoruma yer bırakmaması da ayrı bir avantaj olarak görülebilir. Ancak günümüzde CCTV sistemlerin kurulumda ve işletilmesinde ortaya çıkan sorunlar her yönden düşük kalitede kayıtlar elde edilmesine neden olabilmektedir. Bu çalışmada öncelikle CCTV sistemleri ile ilgili genel bir bilgi verildikten sonra CCTV sistemlerinde görülen sorunlardan biri olan çözünürlük sorunu üzerinde durulacak ve bir CCTV sistemi için ideal çözünürlük standartlarının belirlenmesine yönelik önerilerde bulunulacaktır. görüntü analizi, görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, cd çözümü, görüntülerin çözümü, görüntü bilirkişisi, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

1.   Cctv Nedir?

CCTV terimi, Closed Circuit Television (Kapalı Devre Televizyon) kavramının kısaltmasıdır. Adından da anlaşılacağı üzere CCTV, kendisini oluşturan elementlerin birbiri ile doğrudan bağlantı kurduğu müstakil bir sistemi ifade etmektedir. Bu yapı CCTV sistemlerini televizyon yayıncılığından ayırmaktadır. En basit anlamda bir CCTV sistemi monitör, kamera ve bunların bağlantısını sağlayan kablodan oluşmaktadır ( Constant vd., 2000:1-2).

CCTV sistemleri, başlarda televizyon teknolojisine bağlı gelişim gösterirken sonraları bilgisayar teknolojisinde görülen ilerleme ile bilgisayar teknolojisine bağlı hale gelmiştir. İlk CCTV sistemi Alman mühendis Walter Buch tarafından 2. Dünya Savaşı sıralarında tasarlanmıştır. Bu CCTV sistemi Siemens AG tarafından V-2 roketlerini izlemek için kullanılmıştır (http://cctv.nedir.com ) görüntü analizi, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü bilirkişisi, görüntü raporu

1960-70 yıllarında kamera teknolojisinde vakum tüp dönemi başlamıştır. Vakum tüpler her ne kadar renkli görüntü sunabilme imkânı verse de maliyetinin yüksek olması, renkli görüntü için birden çok tüp kullanma zorunluluğu ve çok fazla enerji harcamaları nedeniyle CCTV sistemlerinden 1980’li yıllara kadar sadece siyah beyaz görüntü aktarımı yapılabilmiştir. Ayrıca bu tarihe kadar herhangi bir kayıt ünitesi de bulunmadığından CCTV sistemleri anlık izleme amacıyla kullanılmıştır. 1980 yılında CCD ve CMOS çiplerin üretilmesiyle CCTV sistemlerden renkli görüntülerin alınması yaygınlaşmış ve aynı dönemde önce VHS kasetlerin üretilmesi daha sonra ise DVR (Digital Video Recorder) cihazlarının üretilmesi ile görüntülerin kayıt yapılabilmesi sağlanmıştır (Cieszynski, 2004:1-2).

Günümüzde CCTV sistemleri klasik manadaki kapalı devre yapısını kaybetmiş ve her yerden kolaylıkla ulaşılabilir bir sistem halini almıştır. Bundan sonra da hem bilgisayar hem de kamera teknolojisindeki gelişmelerle doğru orantıda gelişimini sürdürecektir. görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

2.   Çözünürlük Kavramı

Dijital görüntüler, piksellerin bir araya gelmesi sonucu oluşmaktadır. Piksel, bir görüntünün ölçülebilir en küçük birimi olarak tanımlanabilir. Çözünürlük ise bir görüntünün veya fotoğrafın temsil edildiği piksel sayısını ifade etmektedir (Montabone,2010:31). Bu anlamda çözünürlük, görüntünün piksel sayı sınırını göstermektedir. Bunun yanında, görüntülerin barındırmış olduğu renk olasılıkları ile hareketli görüntüler için geçerli olan saniye başına gösterilen çerçeve sayısını ifade etmek amacıyla kullanılan kavramlar da çözünürlük olarak ifade edilmektedir. Bu hali ile çözünürlük, piksel çözünürlüğü (uzamsal çözünürlük), renk çözünürlüğü ve zamansal çözünürlük şeklinde üç kategoride incelenmektedir (Orak, 2007:7).

3.   CCTV Sistemlerde Çözünürlük Sorunu ve Önerilen Standartlar

Çözünürlük sorunu, düşük çözünürlük durumunu ifade etmektedir. Ancak, çözünürlük birden çok kategoriden oluştuğundan bu sorunu her bir kategori için ayrı olarak ele almak ve bu doğrultuda standartlar belirlemek gerekmektedir. Bu bölümde çözünürlük kategorileri ayrı olarak tanımlanmış ve ideal çözünürlük standartları hakkında önerilerde bulunulmuştur. görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

3.1.  Piksel Çözünürlüğü

Bir görüntüyü oluşturan piksel sayısı piksel çözünürlüğünü ifade etmektedir. Örneğin, 1920*1080 çözünürlüğe sahip full HD bir görüntü, 1920×1080=2.073.600 pikselden oluşan bir görüntü anlamına gelmektedir. Piksel çözünürlüğü, bir görüntünün ne kadar net olduğu ile yakından ilişkilidir. CCTV sistemlerinde piksel çözünürlüğünün kalitesini birden çok element beraber belirlemektedir. Bu kalitenin belirlenmesinde kamera ve lensler ne kadar etkiliyse enstantane hızı, bant genişliği, sıkıştırma algoritması ve görüntülerin aktarıldığı ekran kalitesi de biir o kadar etkilidir (Quennsland State Archives, 2010: 29). CCTV sistemler bir zincire benzetilecek olursa ve sistem elemanlarını da bu zincirin halkaları olarak değerlendirilirse sistemin kalitesi en zayıf halkanınkine eşit olacaktır. Bundan dolayı sistemin her bir elemanı amaca uygun olarak gerekli özen gösterilmek suretiyle seçilmelidir.

Piksel çözünürlüğü, CCTV sistemlerinin kurulum amaçlarına göre önem arz etmektedir. Bir bölgede bulunan insanların gözetlenmesi amacıyla kurulan sistemlerde çözünürlük belki çok fazla sorun teşkil etmezken bir yerden geçen şahısların yüzlerinin veya araçların plaka numaralarının tespitlerinde çözünürlük faktörü kendisini hatırı sayılır şekilde hissettirecektir. Amaç bir şahsın yüzünün tespit edilmesi olduğunda, CCTV sistemi ne kadar iyi kurulmuş olursa olsun çözünürlük düşük ise o sistemin kurulumu için harcanan emek ve paralar çöpe atılmış olacaktır.

CCTV sistemlerinde çözünürlük denildiğinde ilk akla gelen sorulardan biri şüphesiz ideal çözünürlüğün ne olduğudur. Damjanovski (2005),  704*576 aktif piksel çözünürlüğünün genel anlamda CCTV sistemleri için ideal çözünürlük olduğunu belirtmiştir. Ancak bu değer genel anlamda en az limiti göstermekle beraber özel durumlar için pek de bir anlam ifade etmemektedir. Örneğin, görüntüde yer alan bir şahsın yüzünün tespiti yönünde bir çalışma yapılmak istendiğinde söz konusu şahsın yüzünün ekranda temsil edildiği piksel sayısının önemi ortaya çıkmakta ve amaca yönelik bir standart belirlemek gerekmektedir. Bu doğrultuda yaygın olarak amaçlanan konular, kimliklendirme, tanıma, saptama ve gözetleme ile plaka tespitine yönelik çalışmalardır(Damjanovski, 2005:301-302; Cohen vd., 2009: 8). görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

Aşağıda ideal çözünürlükte (704*576) farklı amaçlara yönelik piksel çözünürlük standartları verilmiştir.

162-resim-1_1

Resim 1: Farklı amaçlara yönelik şahıs ve plaka numaralarının ekranda kaplaması gereken yüzdeler ve piksel sayıları (Damjanovski,2005) görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

Kimlik tespiti (Kimliklendirme): Ekranda görülen bir şahsın yüz bölgesinden kimlik tespiti yapabilmek için şahsın boyunun ekran yüksekliğinin tamamını kaplaması gerekmektedir (Damjanovski, 2005: 302). Kimliklendirme için yüz bölgesi önemli olduğundan ayrıca şahsın yüz bölgesinin (kafa) 90 pikselden daha az bir piksel sayısı ile temsil edilmemesi önemlidir. görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

Tanıma: Bir şahsın daha önceden o şahsı gören birisi tarafından tanınması için söz konusu şahsın boyunun görüntülendiği ekran yüksekliğinin %50 sini kaplaması gerekmektedir. Bu da şahsın boyunun dijital bir görüntüde 288 pikselden daha az piksel sayısı ile temsil edilmemesi anlamına gelmektedir.

Tespit etme: Belirli bir yerde herhangi bir şahsın bulunup bulunmadığı veya belirli bir mekana giriş çıkış yapıp yapmadığını saptamak amacıyla güvenlik kamerasında görüntülenecek şahsın boyunun ekran yüksekliğinin %10’unu kaplaması gerekmektedir. Dijital bir görüntü için bu seviye en az 60 piksel olarak ifade edilmektedir. Bu şekilde tasarlanmış bir sistemin kimliklendirme imkânı sunmayacağı unutulmamalıdır.

Gözetleme: Gözetleme yapılabilmesi için şahısların boylarının ekran yüksekliğinin %5’ini kaplaması yani dijital bir görüntüde en az 30 piksel ile temsil edilmeleri gerekmektedir. (Damjanovski,2005: 302; Cohen vd., 2009: 8). Bu şekilde kurulan bir sistemde herhangi bir tanıma veya kimliklendirme yapılabilmesi mümkün değildir.

Plaka tespiti: Araç plakalarının tespiti için söz konusu plaka yüksekliği ekran yüksekliğinin %30’unu kaplamalıdır.  Bu da dijital bir görüntüde plaka yüksekliğinin en az 30 piksel ile temsil edilmesini gerektirmektedir (Damjanovski, 2005: 302). görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

Yukarıda belirtildiği gibi bir CCTV sistemi kurulmak istendiğinde bunun amacının doğru bir şekilde ortaya konulması elzemdir. Çünkü her ne kadar suç öncesi anlık takiplerde her sistem bir miktar işleve sahip olsa da amaçlanan durum için yanlış özellikte bir sistem kurulması suç sonrası laboratuvar incelemelerinde bir fayda vermeyecektir. Burada belirtilen standartlar, söz konusu amaçlara yönelik minimum değerleri değil uygun görüntü boyutları hakkında bir tavsiye niteliğindedir. Kimliklendirme yapılmak istenilen şahsın boyunun ekran yüksekliğinin %100 ünü kaplamaması kimliklendirme yapılabilmesini imkânsız hale getirmeyeceği gibi aydınlık seviyesi ve kamera açısı gibi bir takım olumsuzluklar nedeniyle bu standardı taşıyan her görüntüden kimlik tespiti yapılabileceğini kesin bir şekilde söylemenin de mümkün olamayacağı akıllardan çıkarılmamalıdır (Cohen vd., 2007: 9).

3.2.  Renk Çözünürlüğü

Renk çözünürlüğü, dijital bir görüntüde her bir pikselin renginin temsil edilmesinde kullanılan bit sayısını ifade etmektedir. Bit sayısının artırılması görüntünün barındıracağı renk olasılığını da artırmakta,  bu da görüntülerin daha temiz ve canlı olmasına sağlamaktadır (Montabone,2010:39).

Renk derinliği olarak da anılan renk çözünürlüğü (Montabone,2010:39),  şeklinde ifade edilmektedir. Burada “m” bit sayısını göstermekte ve m bit değerine sahip görüntüler, “m-bit görüntü” olarak adlandırılmaktadır (Zhou vd.,2010:18). Örneğin, 8 bit görüntü veya 16 bit görüntü gibi. görüntü analizi

Bir pikselin temsil edildiği bit sayısı ne kadar fazla ise o piksellerin oluşturacağı görüntünün barındıracağı renk miktarı da aynı oranda artacaktır. Aşağıda, bir görüntünün her bir bit için barındırabileceği renk olasılıkları verilmiştir.

Tablo 1: Bir görüntü kaydının farklı bit değerleri için barındırabileceği renk olasılıkları (Duyar, 2010:17)

Bit Değeri

İfade Şekli

Barındırabileceği Renk Olasılığı

1

21 2
2 22 4
3 23 8
4 24 16
6 26 64
7 27 128
8 28 256
11 211

4.096

16

216

65.536

24

224

16.777.216

32

232

4.292.967.296

Yukarıda verilen değerler bir görüntünün barındırabileceği renk sayılarını ifade etmektedir. Diğer bir değişle görüntünün ne kadar fazla rengi temsil etme yeteneği olduğunu ortaya koymaktadır. Bu doğrultuda 1-bit görüntü siyah ve beyaz olmak üzere 2 adet renk olasılığını barındırabilecektir. Gri seviye veya halk arasında siyah beyaz görüntü olarak adlandırılan görüntüler 8-bit görüntülerdir. Bu görüntüler herhangi bir renk bilgisi barındırmamakta, sadece siyah ve beyaz arasındaki gri tonları gösterebilmektedir. Gerçek renk olarak adlandırılan ve insan gözünün gerçekten ayırt edemediği görüntüler ise 24-bit görüntülerdir. 24-bit bir görüntü kırmızı, yeşil ve mavi renklerin 16 milyon farklı kombinasyonunu sunabilmektedir. (Montabone,2010:31)

Bir CCTV görüntüsünün delil olarak kullanılması gerektiğinde renkli kayıt ve bu kaydın barındırdığı renk miktarı ile renk kalibrasyonu önem arz etmektedir. Bu nedenle gerçek renk olarak da bilinen 24-bit görüntü kaydı yapılması önemlidir (Constant vd.,2000:124). Çünkü görüntü kaydında yer alan bir şahsın kimliklendirilmesi esnasında yüzüne ait tüm detayların görülebilmesi o görüntünün insan gözünün görebileceği tüm renk olasılıklarını barındırmasını gerektirmektedir. Böyle bir görüntü kaydı da bu alanda çalışan uzman personelin kanaatini olumlu yönde etkileyecek ve daha doğru bir kimliklendirme yapılabilmesine imkân sağlayacaktır.

24-bit görüntü kaydı doğal olarak yüksek depolama kapasitesine sahip depolama üniteleri gerektirebilmektedir. 24-bit yerine daha düşük bit oranında bir görüntü kaydı yapılması depolama yönünden maliyeti aşağıya çekse de görüntü kalitesini olumsuz yönde etkileyeceği için kaydın belki de hiçbir amaca hizmet etmemesine neden olacaktır. Aşağıda sunulan farklı bit değerlerine sahip görüntüler CCTV sistemlerinde bit derinliğinin önemini daha iyi göstermektedir. görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

162-resim-2a  162-resim-2b  çözünürlük standartları

       (a)                           (b)                                 (c)

Resim 2: Farklı bit değerlerine sahip görüntü kareleri

Yukarıda 24-bit (a), 16-bit (b) ve 1-bit (c) renk derinliğine sahip görüntüler verilmiştir. Görüntülerden de anlaşılacağı üzere 24-bit görüntüde şahsın yüzüne ait tüm detaylar doğru renk tonları ile görülebilirken, 16-bit görüntüde temsil edilen renklerin orijinal görüntüye ait renk olasılıklarını gösteremediği ve 1-bit görüntüde ise kırmızı, yeşil ve mavi (RGB) renk tonlarından hiç birinin bulunmadığı, tamamen siyah ve beyaz bir görüntü olduğu görülmektedir. Görüldüğü gibi 16 bit ve 1 bit görüntüler şahsın yüzüne ait yapıların detaylarını inceleme imkânı vermemektedir. Bu da kimliklendirme esnasında yararlanılan yüze ait yapıların incelemeye dâhil edilmesini zorlaştırmakta ve bulguların delil niteliği kazanmasını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu nedenle CCTV sistemlerde sırf depolama maliyetini düşürmek için düşük bit derinliğine sahip görüntü kayıtları yapmak yerine yüksek bit derinliğine sahip (en az 24 bit) görüntü kaydı yapılması, bir suç sonrası mağdur olan kişilerin mağduriyetinin giderilmesine ve suçluların tespit edilmesine imkân verecektir.

3.3.  Zamansal Çözünürlük

Zamansal çözünürlük, hareketli görüntülerde belirli bir zaman aralığında yakalanan resim sayısı veya çerçeve sayısı anlamına gelmektedir. Yaygın olarak saniye başına düşen çerçeve sayısı (frame per second) olarak ifade edilir (Solomon vd., 2011:4). Örneğin, 10 fps (frame per second) bir görüntü kaydı denildiğinde anlaşılması gereken o görüntü kaydında her saniyede 10 adet resim karesinin bize gösterileceğidir.

Dünya çapında kullanılan yayın standartları farklı çerçeve oranları (frame rate) kullanmaktadır. Daha çok Türkiye’nin de içinde bulunduğu Avrupa, Asya, Afrika ve Okyanusya’nın kullanmış olduğu PAL standardı, 25 fps çerçeve oranı kullanmaktayken, diğer bir yayın standardı olan ve daha çok kuzey ve güney Amerika ve Japonya’nın kullanmış olduğu NTSC yayın standardı ise 30 fps çerçeve oranını kullanmaktadır. Sinema sektöründe ise daha çok 24 fps çerçeve oranı kullanılmaktadır (Montabone,2010:239).

İzleyicinin görüntü kaydını akıcı şekilde görebilmesi için gerçek zamanlı kaydedilmiş bir kayda ihtiyaç vardır. Gerçek zamanlı görüntü kaydı PAL standardı için 25 fps, NTSC standardı için ise 30 fps dir. CCTV sistemlerinde ise bu oran bant genişliği kısıtlamaları nedeniyle daha çok 6 ile 12 fps arasında değişmekte ve hatta 1 fps değerine kadar düşebilmektedir (Quennsland State Archives, 2010:28). Keval ve Sasse (2008), 1, 5, 8 ve 12 fps değerlerine sahip 32 adet video kaydından hırsızlık olayının tespitine yönelik yapmış oldukları deneyde, izleyicilerin hırsızlığı tespit etmedeki başarılarının 1 fps kayıtta %39.2 olduğunu, 12 fps kayda gelindiğinde ise bu değerin %65’lere ulaştığını tespit etmişlerdir Görüldüğü gibi saniye başına düşen çerçeve sayısı ne kadar artarsa görüntü kalitesi de aynı doğrultuda artmakta (Quennsland State Archives, 2010:28) ve insanların doğru kanaate ulaşma olasılıklarını da artırmaktadır. görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

CCTV kayıtları suç sonrası çalışmalarda delil niteliği taşıyabileceği için söz konusu kayıtların saniyede gösterebildikleri resim sayısı önem arz etmektedir. Güvenlik kamera kaydının çerçeve oranının düşük olması bazı sahnelerin görülememesine neden olabilecektir. Örneğin, bir hırsızlık olayında çerçeve oranı düşük bir kayıt yapıldığında, şahsın suç konusu eşyayı aldığı anın görüntülerine ulaşılamaması ihtimali doğabilecek, bu da o kaydın delil niteliği taşıyamamasına neden olacaktır (Keval, 2009:115-128). Böyle bir durum ile karşılaşmamak için şahısların tüm hareketlerinin eksiksiz olarak görülebildiği gerçek zamanlı kayıt (24 fps ve üzeri kayıt) yapabilecek sistemler kurmamız gerekmektedir. Belirtmiş olduğumuz bu çerçeve oranının altında bir kayıt yapıldığında mutlaka bazı sahnelerin kayba uğradığı akılda tutulmalıdır.

Sonuç

Çözünürlük, bir görüntünün kalitesini birincil derecede etkileyen etmenlerden birisidir. Bir görüntü kaydı için çözünürlüğün düşük olması demek o kaydın her zaman için kaliteden, detaylardan ve aslında olan görüntü bilgisinden yoksun olması demektir.

Adli vakalarda her detay önem arz ettiğinden en ufak bir kayba dahi tahammül edilmemesi esastır. Bu da kurmuş olduğumuz CCTV sistemlerinin özellikle çözünürlük konusunda eksiksiz ve amaçladığımız doğrultuda kayıtlar tutmasını ve bunları bize sunmasını gerektirmektedir. Bundan dolayı kuracağımız CCTV sistemleri amacımıza uygun piksel çözünürlüğünde (genel olarak ise 704*576 piksel çözünürlüğünde), en az 24-bit renk derinliğine sahip ve gerçek zamanlı görüntü kaydı (24 fps ve üzeri) yapabilecek kapasiteye sahip olmalıdır.

Belirlenen bu standartlar, günümüzde CCTV sistemlerinde çözünürlük ile ilgili görmüş olduğumuz sorunların minimuma çekilmesine önemli katkılar sağlayacaktır. görüntü analizi, görüntü inceleme, bilirkişi, bilirkişi raporu, cd çözümü, görüntülerin çözümü, görüntü bilirkişisi, görüntü raporu, özel bilirkişi raporu

Not: Bu yazı, İPUCU dergisinin Temmuz 2014 tarihli 7. sayısında ilk olarak yayınlanmıştır.

Kaynakça 

Cieszynski, J. (2004). Closed Circuit Television. GB: Newnes

Cohen, N., Gattuso, J., MacLennan-Brown, K. (2009). CCTV Operational Requirements Manual.

http://www.google.com.tr/url?q=http://nactso-dev.co.uk/system/cms/files/127/files/original/28_09_CCTV_OR_Manual2835.pdf&sa=U&ei=isZiU4y3Ac_A7AbPlIDQBg&ved=0CB8QFjAA&usg=AFQjCNH7aDDH1ItYdyLXZO3txkdNWh18LQ (Son Erişim Tarihi: 02.05.2014).

Constant, M. ve Ridgeon, P. (2000). The Principles And Practice of CCTV. Dorset: Drogher Press

Damjanovski, V. (2005). CCTV Networking and Digital Technology. USA: Elsevier Butterworth–Heinemann

Duyar, U. (2010). Dijital Görüntü Teknolojileri. Elektrik Mühendisliği Dergisi. Sayı:440

Keval, H. ve Sasse M.A. (2008). To Catch a Thief – you need at least 8 frames per second:The impact of frame rates on user performance in a CCTV detection task.

http://www.google.com.tr/url?q=http://hornbeam.cs.ucl.ac.uk/hcs/publications/Keval%252BSasse_The%2520impact%2520of%2520frame%2520rates

%2520on%2520user%2520performance%2520in%2520a%2520CCTV%2520detection%2520task_ACMMM2008.pdf&sa=U&ei=

_8FiU-P8GqT07AaUrYCwAw&ved=0CB8QFjAA&usg=AFQjCNFtocRw0RhzxOlORYnW0jyO0OHGmw (Son Erişim Tarihi: 01.05.2014).

Keval, H.U. (2008). Effective, Design, Configuration, and Use of Digital CCTV. Doktora Tezi. University College London Department of Computer Science

Montabone, S. (2010). Beginning Digital Image Processing: Using Free Tools for Photographers. USA: Apress

Orak, O. (2007). Sayısal Güvenlik Kamera Sistemlerinden Elde Edilen Görüntüler Üzerinde Görüntü Onarma Tekniklerinin Uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Ankara.

Quennsland State Archives  (2010).  Managing Closed Circuit Television (CCTV) Records Guideline for Queensland Public Authorities. http://www.archives.qld.gov.au/Recordkeeping/GRKDownloads/Documents/cctv-guideline.pdf (Son Erişim Tarihi: 02.05.2014)

Solomon, C. ve Breckon, T. (2011). Fundamentals of Digital Image Processing:  A Practical Approach with Examples in Matlab. Wiley Blackwell

Zhou, H., Wu, J., Zhang J. (2010). Digital Image

http://cctv.nedir.com ( Son Erişim Tarihi: 01.05.2014)

http://securitysystemsinkerala.blogspot.com.tr/2012/10/cctv-security-cameras-sales.html (Son Erişim Tarihi: 02.05.2014)