生物视网膜中发生的低级图像处理的功能是仅将相关视觉信息压缩到可管理的大小。利用细胞神经/非线性网络（CNN）成功地模拟了神经形态视网膜各层和不同通道的行为。在本文中，我们提出了一种扩展的、特定于应用的仿真数字CNN通用机器（UM）体系结构，用于实时视频计算哺乳动物视网膜的复杂动力学。从处理速度、物理细胞数量和准确性三个关键方面，将提出的多通道视网膜模型的仿真数字实现与先前开发的模型进行了比较。我们的主要目标是建立一个简单、实时的测试环境，使用摄像头输入和显示输出，以便通过使用低成本、中等大小的现场可编程门阵列（FPGA）架构模拟数字CNN上视网膜模型的实现行为。
