Una imagen digital es un conjunto finito de puntos que toman valores discretos. La teoría de la gestalt considera que se puede percibir una forma si, al suponer que los puntos de la imagen fueron generados al azar, resulta improbable que esa forma aparezca. Eso determina la significatividad de la forma. En particular, que un segmento sea percibido depende de la cantidad de puntos que lo constituyen y de cuantos de ellos están correctamente alineados con la recta en la que yace. La orientación de un punto es la normal al gradiente en el punto. Como los valores son discretos, la orientación se obtiene con cierta precisión, que es la que da lugar a la probabilidad de existencia de ese segmento. Pero además resulta que un punto puede estar bien alineado con rectas de diferentes direcciones. De acuerdo al principio de exclusión, cada punto sólo puede pertenecer a un segmento, a aquel que sea más significativo. Es necesario removerlo de los otros segmentos y así modificar la significatividad de ellos. Una forma de hacer esto es la que estaba implementada. Pero el método hace que se excluyan segmentos que deberían ser percibidos. Lo que aquí se documenta es otro método, que permite resolver el problema. El programa implementado recupera los segmentos mencionados y además resultó ser más rápido.