ರೆಟಿನಾ ಕ್ಯಾಮರದ ಹಾಗಲ್ಲ, ಇದು ಕೇವಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಿದುಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನೋಟದ ನಾರದ ಸೀಮಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಸರಿ ಹೊಂದಲು ರೆಟಿನಾ ಚಿತ್ರದ ಸ್ಥಳದ ಸಂಕ್ಷೆಪಿಸುತ್ತದೆ. 

ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮೇಲೆ ಹೇಳಿದಂತೆ ಅಲ್ಲಿ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ ಕೋಶಗಳಿಗಿಂತ ಫೊಟೊಸೆಪ್ಟಾರ್ ಕೋಶಗಳು ೧೦೦ ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿವೆ. 

ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಿದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು "ಡಿಕೋರಿಲೇಟ್" ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ರೆಟಿನಾ ಹೀಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 

ಬೈಪೊಲರ್ ಮತ್ತು ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ ಕೋಶಗಳ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಂಡ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರೆದ ರಚನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. 

ರೆಟಿನಾದಲ್ಲಿ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಕೇಂದ್ರ ಸುತ್ತುವರೆದ ರಚನೆಗಳಿವೆ - ಆನ್-ಸೆಂಟರ್ಸ ಮತ್ತು ಆಫ್-ಸೆಂಟರ್ಸ . 
ಆನ್-ಸೆಂಟರ್ಸ್ ಒಂದು ಧನಾತ್ಮಕ ಕೇಂದ್ರ ಮತ್ತು ಒಂದು ಋಣಾತ್ಮಕ ಸುತ್ತುಗಟ್ಟನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆಫ್-ಸೆಂಟರ್ಸ್ ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿವೆ. ಧನಾತ್ಮಕ ಅಧಿಕಾನುಕೂಲವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತೇಜಕ ಎನ್ನುವರು ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಧಿಕಾನುಕೂಲವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ಎನ್ನುವರು. 

ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಸುತ್ತುವರೆದ ಈ ರಚನೆಗಳು ದೈಹಿಕವಲ್ಲ ಅಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನೀವು ಅಂಗಾಂಶದ ಮಾದರಿಯ ಗುರುತಿನ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ರೆಟಿನಾದ ರಚನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕೇಂದ್ರ ಸುತ್ತುವರೆದ ರಚನೆಗಳು ತಾರ್ಕಿಕವಾದವುಗಳು (ಅಂದರೆ ಗಣಿತೀಯ ಸಂಗ್ರಹ) ಆದರೆ ಅವು ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್‌ ಮತ್ತು ಬೈಪೊಲಾರ್‌ ಕೋಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧಾರವಾಗಿವೆ. ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್‌ ಮತ್ತು ಬೈಪೊಲಾರ್‌ ಕೋಶಗಳ ನಡುವೆ ಸಿನಾಪ್ಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಆವರಿಸಿರುವ ಅಯಾನು ಚಾನಲ್‌ಗಳ ವಿಧಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆ ಕೋಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಾರಣಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ. 

ಸ್ಟೆಫನ್ ಕುಫ್ಲರ್, ೧೯೫೦ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಬೆಕ್ಕುಗಳ ರೆಟಿನಾದಲ್ಲಿ ಈ ಕೇಂದ್ರ ಸುತ್ತುವರೆದ ರಚನೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಆರಂಭಿಸಿದ ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ. 

ಕೇಂದ್ರ ಸುತ್ತುವರೆದ ರಚನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಅಂಕಿ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ರಿಸೆಪ್ಟಿವ್ ಫೀಲ್ಡ್ ನೋಡಿ. 

ಉತ್ತಮ ಪರಿಚಯಕ್ಕೆ ಡೇವಿಡ್ ಹುಬೆಲ್‌ರ ಆನ್‌-ಲೈನ್ ಪುಸ್ತಕದ (ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಕೊಡಲಾಗಿದೆ) ೩ನೇ ಅಧ್ಯಾಯವನ್ನು ನೋಡಿ.

ಕೇಂದ್ರ ಸುತ್ತುವರೆದ ರಚನೆಗಳು ಡಿಜಿಟಲ್ ಫೋಟೋದಲ್ಲಿನ ಅಂಚನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ವೃದ್ಧಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿನಲ್ಲಿ ಉಪಯೋಗಿಸುವ ಅಂಚು ಪತ್ತೆಮಾಡುವ ಅಲ್ಗೊರಿಥಮ್‌ಗೆ ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಸಮವಾಗಿದೆ. 
ಹೀಗೆ ರೆಟಿನಾ ಇದರ ದೃಷ್ಟಿಯ ಜಾಗದೊಳಗೆ ವಸ್ತುಗಳ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸಲು ಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಾಚನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ನಾಯಿ, ಒಂದು ಬೆಕ್ಕು, ಒಂದು ಕಾರಿನ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ, ಈ ಚಿತ್ರಗಳ ಅಂಚುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಮಿದುಳಿನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು (ಅಥವಾ ಆ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರಿನಲ್ಲಿ) ಒಂದು ನಾಯಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಬೆಕ್ಕಿನಂತಹ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ರೆಟಿನಾ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿರುವ ವಿವಿಧ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು ಮೊದಲ ಹಂತ. 

ಉದಾಹರಣೆಯಂತೆ, ಕೆಳಗಿನ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗೊರಿಥಮ್‌ನ ಹೃದಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಅದು ಎಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಶನ್‌ನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ. 

ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಕೇಂದ್ರ ಸುತ್ತುವರೆದ ರಚನೆಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ ಸಮವಾಗಿದೆ. 

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಬಾಕ್ಸ್ ಒಂದು ಬೆಳಕಿನ ಗ್ರಾಹಕಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಬೆಳಕಿನ ಗ್ರಾಹಕ ಈಗ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಗ್ರಾಹಕವಾಗಿದೆ. ಕೇಂದ್ರ ಬೆಳಕಿನ ಗ್ರಾಹಕನ್ನು +೧ ಭಾರದ ಅಂಶದಿಂದ ಗುಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೇಂದ್ರಕ್ಕೆ ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವ ಬೆಳಕಿನ ಗ್ರಾಹಕಗಳು "ಹೆಚ್ಚು ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯವರು" ಮತ್ತು ಇವನ್ನು -೧/೮ ನಿಂದ ಗುಣಿಸಲಾಗಿದೆ. 

ಈ ಒಂಭತ್ತು ಭಾಗಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. 

ಎಡಭಾಗವನ್ನು ಒಂದು ಸಾಲಿನ ಕೊನೆಗೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಮುಂದಿನ ಸಾಲಿನ ಕೆಳಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಬೆಳಕಿನ ಗ್ರಾಹಕಗೆ ಈ ಸಂಕಲನವನ್ನು ಪುನಃ ಮಾಡಲಾಗುವುದು. 

ಒಂಭತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ಗ್ರಾಹಕಗಳ ಅಂಶಗಳು ಒಂದೇ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಒಟ್ಟೂ ಮೊತ್ತ ಸೊನ್ನೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. 
ಫಲಿತಾಂಶ ಸೊನ್ನೆ ಎಂಬುದು ಈ ಚಿಕ್ಕ ಚಿತ್ರ ಒಂದೇ ತರಹ ಇತ್ತು (ಬದಲಾವಣೆಯಿಲ್ಲದ) ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. 

ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಧನಾತ್ಮಕ ಮೊತ್ತಗಳ ಅರ್ಥ ಒಂಭತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ಗ್ರಾಹಕಗಳ ಚಿಕ್ಕ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಏನೋ ಭಿನ್ನವಾಗುತ್ತಿದೆ (ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ) ಎಂದಾಗುತ್ತದೆ. 

ಮೇಲಿನ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ರೆಟಿನಾದ ಒಳಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವುದರ ಕೇವಲ ಒಂದು ಅಂದಾಜು. ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು "ಸಮತೋಲನ" ಎನ್ನುವರು. ಸಮತೋಲನ ಶಬ್ದದ ಅರ್ಥವೇನೆಂದರೆ, ಧನಾತ್ಮಕ ಭಾರಗಳು ಮೊತ್ತ ಋಣಾತ್ಮಕ ಭಾರಗಳ ಮೊತ್ತಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅವು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಶಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ರೆಟಿನಲ್ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್ ಕೋಶಗಳು ಬಹುಮಟ್ಟಿಗೆ ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಮನಾಗುವುದೇ ಇಲ್ಲ. 

ಇನ್‌ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಎಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಶನ್ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವದರ ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ.

ಒಮ್ಮೆ ಕೇಂದ್ರ ಸುತ್ತುವರೆದ ರಚನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕೋಡ್‌ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರ, ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಣ್ಣಿನ ನರದ (ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್‌ ಕೋಶಗಳ ನರತಂತುಗಳ ಮೂಲಕ) ಹೊರಗೆ ದೃಷ್ಟಿ ಚಿಯಾಸಮ್ ಮೂಲಕ ಎಲ್‌ಜಿಎನ್‌ಗೆ (ಲ್ಯಾಟರಲ್ ಜಿನಿಕ್ಯುಲೆಟ್ ನ್ಯೂಕ್ಲಸ್) ಕಳುಹಿಸಲಾಯಿತು. 

ಎಲ್‌ಜಿಎನ್‌ನ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಾರ್ಯ ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. 

ಎಲ್‌ಜಿಎನ್‌ನ ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ನಂತರ ತಿರುಗಿ ಮಿದುಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಎಲ್‌ಜಿಎನ್‌ನ ತಯಾರಿಕೆ V೧ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಹೊರಗೆ "ಹರಡುತ್ತದೆ". 

ಸೂಚನೆಯ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಹರಿವು: ಬೆಳಕಿನ ಗ್ರಾಹಕಗಳು → ಬೈಪೊಲಾರ್‌ → ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾನ್‌ → ಚಿಯಾಸಮ್‌ → ಎಲ್‌ಜಿಎನ್‌ → V೧ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ 

ರೋಗಗಳು ಹಾಗೂ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳು
ಸ್ಥಳದ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್‌
ಮಾನವ ರೆಟಿನಾದ ದೈಹಿಕ ರಚನೆ
ಸಂಶೋಧನೆ