Hyperacuity
ನಮ್ಮ ಇಂದ್ರಿಯಗಳ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಯನ್ನು ನಾವು ವಿವೇಚಿಸಬಹುದಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿವರಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ದೃಷ್ಟಿ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಯನ್ನು ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಚಿಕ್ಕ ಅಕ್ಷರಗಳಿಂದ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೆಟಿನಾದ ಮೇಲಿನ ಸಂವೇದನಾ ಅಂಶಗಳ ಮೊಸಾಯಿಕ್ನ ಅಂಗರಚನಾ ಅಂತರದಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೂ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದುಃ 1899 ರಲ್ಲಿ ಎವಾಲ್ಡ್ ಹೆರಿಂಗ್ ಈಗಾಗಲೇ ತೋರಿಸಿದಂತೆ, ದೃಷ್ಟಿ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಗಿಂತ 10 ಪಟ್ಟು ಉತ್ತಮವಾದ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗಡಿಗಳ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಈ ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿ, ರೆಟಿನಲ್ 'ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು' ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಗಾತ್ರದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಹೈಪರ್ಆಕ್ಯೂಟಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಯಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ? ತೀಕ್ಷ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಅತಿಯಾದ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯು ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರಾತ್ರಿ ಆಕಾಶದಲ್ಲಿ ನಕ್ಷತ್ರಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವಾಗ. ಮೊದಲ ಹಂತವು ರೆಟಿನಾದ ಮೇಲೆ ಹೊರಗಿನ ಪ್ರಪಂಚದ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಚಿತ್ರಣವಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕ ಇಂದ್ರಿಯ ಕೋಶಗಳು, ರಾಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೋನ್ಗಳ ಮೊಸಾಯಿಕ್ನ ಮೇಲೆ ಬೆಳಕು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳ ಫಿಲ್ಮ್ ಪ್ಲೇನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಂತೆಯೇ ರೆಟಿನಾದ ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು ಅಂತರಗಳು ಅಥವಾ ಅತಿಕ್ರಮಣವಿಲ್ಲದೆ ಆವರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕವು ಅದನ್ನು ತಲುಪುವ ಎಲ್ಲಾ ಬೆಳಕನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ದೃಶ್ಯ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಒಂದು ಘಟಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಭಾಗೀಕರಣವು ಒಂದು ಚಿತ್ರವು ಒಂದೇ ನಕ್ಷತ್ರದಿಂದ ಬಂದಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಎರಡು ನಕ್ಷತ್ರಗಳಿಂದ ಬಂದಿದೆಯೇ (ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್) ಎಂಬ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾದ ನಕ್ಷತ್ರಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮಲು, ಎರಡರ ಚಿತ್ರಗಳು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಮಧ್ಯದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಲುಗಾಡಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಗಲವಾಗಿರಬೇಕು. ಇದು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮಿತಿ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಯ ಆಧಾರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಸರ್ವೋತ್ಕೃಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆ ಮತ್ತು ಈ ಪದವನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಪದವು ವೆರ್ನಿಯರ್ ಅಕ್ಯುಟಿ ಆಗಿದೆಃ ಎರಡು ಅಂಚುಗಳು ಅಥವಾ ರೇಖೆಗಳ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಗಿಂತ ಐದು ಅಥವಾ ಹತ್ತು ಪಟ್ಟು ಉತ್ತಮವಾದ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ "ಸಬ್-ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಆ್ಯಂಟಿ-ಎಲಿಯಾಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಸೂಪರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಿನ ಚರ್ಚೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದು ನಿರ್ಣಯವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ (ಅದು ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಆಗಿದೆಯೇ? - ಒಂದು ಗುಣಾತ್ಮಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸ) ಆದರೆ ಸ್ಥಳೀಕರಣ (ನಿಖರವಾಗಿ ಎಲ್ಲಿ? - ಒಂದು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಪು) ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಚಿತ್ರವು ಹಲವಾರು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹರಡಿದಾಗ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ತೀವ್ರತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಆದರೆ ಒಂದೇ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಚಿತ್ರ ಕೇಂದ್ರದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ಅಗಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ನ ಸರಾಸರಿಯಂತೆ ಬಿನ್ ಅಗಲದ ಒಂದು ಭಾಗಕ್ಕೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ, ರೆಟಿನಲ್ ಮೊಸಾಯಿಕ್ ಅದರ ಮೇಲೆ, ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ನಕ್ಷತ್ರಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮಧ್ಯದ ಅಂತರವು ಎರಡು ನಕ್ಷತ್ರಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಉದ್ದನೆಯದ್ದಲ್ಲ ಎಂದು ತೀರ್ಪು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಣ್ಣ ಸಾಲುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ; ಅವುಗಳ ಸ್ಥಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಓದುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯು ಮೊಸಾಯಿಕ್ ಅಂಶಗಳ ಆಯಾಮವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನರಗಳ ಉಪಕರಣದ ವಿವರಗಳು ಇನ್ನೂ ಆವಿಷ್ಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿವೆ. ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿ ಉಪಕರಣವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗ್ರಾಹಕ ಕೋಶಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಚೋದಕ ಸ್ಥಳದ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕಡಿಮೆ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್, ನೆರೆಯ ಪ್ರಚೋದಕಗಳ ಹತ್ತಿರದ ಸಾಮೀಪ್ಯ (ಜನಸಂದಣಿ), ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಘಟಕಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಿಗಳು ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಅಂಶಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಕೆಲವು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಆಸಕ್ತಿಗಳೆಂದರೆ ವಯಸ್ಸಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಒಳಗಾಗುವಿಕೆ, ಇದು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನರಗಳ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಸ್ತನಿಗಳ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೈರಿಂಗ್ ದರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಕಾಲಿಕ, ಚಿಕಣಿ ಕಣ್ಣಿನ ಚಲನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ವಿಳಂಬಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪಡೆಯದಿದ್ದರೂ, ಮೊದಲಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನ್ಯೂರಲ್ ಫೈರಿಂಗ್ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ವರೂಪದಿಂದ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾನವ ಕಣ್ಣಿನ ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನವು ಅತ್ಯಂತ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಮುಖ್ಯ ಚಿತ್ರಣ ಘಟಕವು ಏಕ ಅಂಶ ಮಸೂರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸ್ನಾಯು ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ಅದರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಾದ್ಯಗಳ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುವ ಅನೇಕ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸೀಮಿತ ಸೌಲಭ್ಯವಿದೆ. ಅಂತಹ ಸರಳ ಮಸೂರವು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಗೋಳಾಕಾರದ ವಿಪಥನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ಇದು ಹರಡುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ದ್ವಿತೀಯ ಹಾಲೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಅನಗತ್ಯ ಪಾರ್ಶ್ವದ ಹಾಲೆಗಳನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರವನ್ನು (ಸ್ಟೈಲ್ಸ್-ಕ್ರಾಫೋರ್ಡ್ ಪರಿಣಾಮ) ರಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ-ಅಕ್ಷವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಬೆಳಕು ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ವಿವರ್ತನೆಯ ಮಿತಿಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಸರಿದೂಗಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ರೆಟಿನಲ್ ಗ್ರಾಹಕಗಳು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ರೆಟಿನಲ್ ನಂತರದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊತ್ತಿರುವ ನರ ಪದರದ ಹಿಂದೆ ನೆಲೆಗೊಂಡಿವೆ. ಬೆಳಕು ಈ ಪದರದ ಮೂಲಕ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡದೆ ಹಾದುಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಮಾಡ್ಯುಲೇಷನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ (ಎಂಟಿಎಫ್) ಮೇಲಿನ ಅಳತೆಗಳು ಆ ನರ ಪದರದ ಮೂಲಕ ಹರಡುವಿಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಎಂಟಿಎಫ್ ಅವನತಿಗಳು ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಛಾಯಾಗ್ರಹಣದ ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಗಣನೀಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ವ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ಮಟ್ಟಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಸಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಬಣ್ಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಾಗ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ದೋಷಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತವೆ. ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನವು ತೀವ್ರ ಕೆಂಪು ಬಣ್ಣದಿಂದ ತೀವ್ರ ನೀಲಿ/ನೇರಳೆ ಬಣ್ಣದವರೆಗೆ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಹಸಿರು ಬಣ್ಣದಿಂದ ನೀಲಿ/ನೇರಳೆ ಬಣ್ಣದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 2 ಡಯೋಪ್ಟರ್ಗಳ ಉಳಿದಿರುವ ಸರಿಪಡಿಸದ ವರ್ಣ ವೈಪರೀತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನೇತ್ರಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅನೇಕ ದಶಕಗಳಿಂದ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಕನ್ನಡಕಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವರ್ಣಪಟಲದ ಮೂಲಕ ಗಮನದ ಈ ದೊಡ್ಡ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದರರ್ಥ ಅಂತಹ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು ಕಣ್ಣಿನ ಮಸೂರದಷ್ಟೇ ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ದೊಡ್ಡ ವರ್ಣ ವೈಪರೀತ್ಯವನ್ನು ಕಣ್ಣಿನ ರಚನೆಯೊಳಗೆ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಲು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೂರು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು (ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು ಮತ್ತು ನೀಲಿ) ಹೊಂದುವ ಬದಲು, ಪ್ರಕೃತಿಯು ಈ ಒಟ್ಟು ವರ್ಣದ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಬಳಸಿದೆ, ಇದು ಮೂರು ಮೂಲ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬಣ್ಣಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಮೂರು ಬಣ್ಣದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಇವು ಕೆಂಪು/ಹಸಿರು, ಹಳದಿ/ನೀಲಿ ಮತ್ತು ಕಪ್ಪು/ಬಿಳಿ, ಈ ಕಪ್ಪು/ಬಿಳಿ ಬಣ್ಣವು ಹೊಳಪಿಗೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಾಗಿದೆ. ನಂತರ, ಕೆಂಪು ಮತ್ತು ಹಸಿರು ಪ್ರಾಥಮಿಕಗಳ ನಡುವೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಕೃತಿ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಈ ಎರಡು ಬಣ್ಣಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಹಳದಿ), ಹಿನ್ನೆಲೆ ಬಣ್ಣದ ತೊಳೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ನೀಲಿ ಬಣ್ಣದೊಂದಿಗೆ. ಪ್ರತಿಯಾಗಿ (ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ) ಇದು 3D ಆಳದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮೂಲವಾಗಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಕಣ್ಣು ಫೋಟೊ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳ ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಷಡ್ಭುಜಾಕೃತಿಯ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಂತಹ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಮಾಹಿತಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಗರಿಷ್ಠ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಈಗ ಗಣನೀಯ ಪುರಾವೆಗಳಿವೆ. ಹಲವಾರು ಇತರ ಕೆಲಸಗಾರರು ಷಟ್ಕೋಣ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ನಂತರ ಅವರು 60 ಡಿಗ್ರಿ ಭೇದಾತ್ಮಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಅಕ್ಷಗಳಿಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿದ್ದಾರೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು. ಓವರಿಂಗ್ಟನ್ ಮತ್ತು ಅವರ ತಂಡವು, ಬದಲಿಗೆ, ಷಟ್ಕೋಣ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹುಡುಕಿತು (ಮತ್ತು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ), ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಾರ್ಟೇಶಿಯನ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿತು. ಮಾನವನ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆರಂಭಿಕ ನರ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂವಹನಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಂಡುಬಂದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಷ್ಠೆಯ ಮಾಹಿತಿ ಸಂವೇದನೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಉಳಿದವುಗಳು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ರೂಪಾಂತರದಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಬಹಳ ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಳಕೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಷಟ್ಕೋಣ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಿಗೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವ ಆರು ಗ್ರಾಹಕಗಳ ಒಂದೇ ಉಂಗುರವು ಸರಳವಾದ ಸಮ್ಮಿತೀಯ ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಪ್ರೈಮೇಟ್ ಗ್ರಹಣಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಶೋಧನೆಯೆಂದರೆ, ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳೀಯ ಗುಂಪು ಏಕರೂಪದ ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾಶಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಚೌಕಾಕಾರದ ವ್ಯೂಹಗಳ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್ ಗ್ರಹಣಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ-ಅದು ಪ್ರತಿ ಬದಿಯಲ್ಲಿ-1 ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮೂಲೆಯಲ್ಲಿ-0.5 ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ 8:7.07 ನ ಆಕಾರ ಅನುಪಾತ (ಅಥವಾ ಸರಿಸುಮಾರು 8:7 ರಿಂದ 1 ಪ್ರತಿಶತದೊಳಗೆ). ಅವರ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪುರಾವೆಗಳು ಕೋಲ್ಬ್ನ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್-ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೋಪಿ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ, ಇವು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹರಡಲು ಕಾರಣವಾಗುವ ನರಗಳ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಗೌಸಿಯನ್ ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ಎಸ್. ಡಿ. ಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದರೆ. ಒಂದೇ ರಿಂಗ್ ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸಿಯನ್-ಟೈಪ್ ಆಪರೇಟರ್ನೊಂದಿಗೆ 1.3 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಮಾರ್ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ ಡಿ. ಓ. ಜಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ವಿಜ್ಞಾನ ಎರಡರಲ್ಲೂ, ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಚೋದಕ/ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಎರಡನೇ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾನವನ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಬಲವಾದ ಸೈಕೋಫಿಸಿಕಲ್ ಪುರಾವೆಗಳಿವೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾನವನ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೊದಲ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಲ್ಯಾಪ್ಲಾಸಿಯನ್ ತರಹದ ನರಕೋಶಗಳಿಂದ ಬರುವ ಎಲ್ಲಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರಕೋಶವನ್ನು ಆರು ದ್ವಿಧ್ರುವಿಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು, ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರತಿಬಂಧವು ಕೇಂದ್ರ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ತನ್ನದೇ ಆದ ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಘಟಕಗಳ ಅಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯು ರೆಟಿನಲ್ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕಕ್ಕೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಜೋಡಿ ಮಿಡ್ಜೆಟ್ ಬೈಪೋಲಾರ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಇದು ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮಾನವನ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಓರಿಯೆಂಟೇಶನ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಪುರಾವೆಯೆಂದರೆ, ಇದು ನರಕೋಶಗಳ ದಂಡೆಗಳಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ವ್ಯಾಪಕ ಅಂತರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಲ್ಲಿ (ಸ್ಟ್ರೈಟ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಏರಿಯಾ 17ರಲ್ಲಿ) ನಡೆಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಅಳೆಯಲಾದ ನರಕೋಶಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಅಂಡಾಕಾರದ ಗ್ರಹಣಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದಿಕ್ಕುಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಜವಾದ ಮಧ್ಯಂತರ ಮತ್ತು ಅಂಡಾಕಾರದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ನಿಖರವಾದ ರೂಪ ಮತ್ತು ಆಕಾರ ಅನುಪಾತ ಎರಡೂ ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೇಳಿದ ಗ್ರಹಣಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ರೆಟಿನಾದ ಮಿಡ್ಜೆಟ್ ಗ್ರಹಣಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, 'ಏಕ ನರಕೋಶ' ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಶೋಧಕ ಅಳತೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಅಳೆಯಲಾದ ಗ್ರಹಣಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಮತ್ತು ನರಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಷಟ್ಕೋಣ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕಗಳಿಗೆ, ಪ್ರತಿ 30 ಡಿಗ್ರಿಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮತ್ತು ದ್ವಿತೀಯಕ ಅಕ್ಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳ ಈ 30 ಡಿಗ್ರಿ ವಿಭಜನೆಯು ಅಂತಹ ಘಟಕಗಳ ಕೋನೀಯ ಅಂತರವನ್ನು ಒಪ್ಪುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಗಣಿತದ ವಿಧಾನದಿಂದ ಜಾನ್ ಕ್ಯಾನಿ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವೆಂದು ಊಹಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಒಂದೆಡೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಓರಿಯೆಂಟೇಶನ್ ಅಲ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ಸರಿಸುಮಾರು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರಾಜಿ 5 x 1 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಇದು ಮತ್ತೆ ಕ್ಯಾನಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸೂಚಿಸಿದ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರ ಪ್ರೈಮೇಟ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದ ಸಂಗತಿಯನ್ನು ಒಪ್ಪುತ್ತದೆ. ಗ್ರಹಣಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರ ಘಟಕಗಳು ಓರಿಯೆಂಟೇಶನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಇದು ಸೈಕೋಫಿಸಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೂಲಕ ದೃಷ್ಟಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಓರಿಯೆಂಟೇಶನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ತೃಪ್ತಿಕರ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ಗೆ ಬರುವ ಭಾಗಶಃ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಎರಡು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮರುಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಎರಡನೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ನಕ್ಷೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ-ಶೂನ್ಯ ದಾಟುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ, ಇದು 1980 ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದವರೆಗೂ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿತ್ತು. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಮೊದಲ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಶಿಖರಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಅದು ಅಂದಿನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಎರಡನೆಯದು 3 x 1 ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಕರ್ವ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಅಂಚಿನ ಚಿತ್ರದ ಶಿಖರದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕಳಪೆ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಚಿತ್ರದಿಂದಾಗಿ ಅಂಚಿನ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶಾಲವಾದ ಹರಡುವಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಅಂಚಿನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು 0.01 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾದದ್ದಕ್ಕೆ ಇರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಅಂಕಗಣಿತದಿಂದ, ಸ್ಥಳೀಯ ಅಂಚಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು 1 ಡಿಗ್ರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಸಹ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮೊದಲ ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ದತ್ತಾಂಶದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯು ಚಲನೆ, ಸ್ಟಿರಿಯೊ, ಬಣ್ಣ, ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಇತರ ದೃಶ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಇಂದ್ರಿಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಶಕ್ತಿ ಅಥವಾ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಅಕ್ಷರಶಃ ತೀಕ್ಷ್ಣತೆ, ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗ್ರಾಹಕಗಳ ಅಂತರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಅದರ ಮೂಲಕ ಹೊರಗಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂವೇದನಾ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿದೆ. ಜೀವಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಜೀವಕೋಶದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಂತರವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಮೀರಿಸುವ ಇತರ ಅನೇಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮನುಷ್ಯನು ರೆಟಿನಾದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಮೂರು ರೀತಿಯ ಬಣ್ಣದ ಗ್ರಾಹಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಬಣ್ಣದ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ತೂಕ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಾವಿರಾರು ವರ್ಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಬ್ರೈಲ್ ಓದುವಿಕೆಯು ಬೆರಳ ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಶ ಗ್ರಾಹಕಗಳ ನಡುವೆ ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಕೋಕ್ಲಿಯಾದಲ್ಲಿ ಕೂದಲಿನ ಕೋಶಗಳಿಗಿಂತ ನಾವು ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು; ಪಿಚ್ ತಾರತಮ್ಯ, ಇದು ಇಲ್ಲದೆ ರಾಗದಲ್ಲಿ ಪಿಟೀಲು ನುಡಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿ ಆಗಿದೆ. ಅನೇಕ ಪ್ರಾಣಿ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಮೀನುಗಳಿಂದ ಬೇಟೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಬಾವಲಿಗಳಲ್ಲಿ ಎಕೋಲೊಕೇಷನ್ ಮತ್ತು ದಂಶಕಗಳ ಮೀಸೆಗಳ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವಿರೂಪಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದೃಷ್ಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಸ್ಥಾನವಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕಣ್ಣಿನ ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನ, ರೆಟಿನಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಉಪಕರಣದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಟೀರಿಯೋಪ್ಸಿಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ರೆಟಿನಲ್ ಡಿಜೆನೆರೇಟಿವ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಹೈಪರ್ಅಕ್ಯೂಟಿ ಪೆರಿಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬ್ರೈಲ್ ಐ ವಿಷನ್ ನೇತ್ರಶಾಸ್ತ್ರ