En el escenario automotriz actual, junto con la hibridación, la tecnología GDI se está extendiendo progresivamente para mejorar la eficiencia térmica del tren motriz. Para emparejar adecuadamente el desarrollo de la pulverización de combustible con el diseño de la cámara de combustión, se requieren diagnósticos robustos y precisos. En particular, para la evaluación de la calidad de inyección en términos de forma de pulverización, las pruebas de visión son cruciales para los sistemas de inyección GDI. A través de pruebas de visión, se pueden medir parámetros como la penetración de la punta de pulverización y los ángulos del cono, a medida que se varían las condiciones de operación en términos principalmente de presión de inyección, estrategia de inyección y contrapresión de la cámara. Dado que una caracterización experimental completa de la pulverización requiere la adquisición de varios miles de imágenes de pulverización, es obligatorio contar con una metodología automatizada para analizar imágenes de pulverización de manera objetiva y automática. Un paso decisivo en un procedimiento de análisis de imágenes de pulverización es la binarización, es decir, la extracción de la estructura de pulverización del fondo. La binarización es particularmente desafiante para las pulverizaciones GDI, dado su menor compacidad en comparación con las pulverizaciones diésel. En el presente documento, se validan comparativamente dos de los algoritmos de binarización automatizados más difundidos, a saber, los métodos de Otsu y Yen, con un enfoque innovador derivado del método del triángulo: el Criterio del Último Mínimo, para el análisis de pulverizaciones GDI a alta presión. Se utilizaron imágenes de pulverización GDI adquiridas con tres niveles de presión de inyección (hasta 600 bar) y dos configuraciones ópticas diferentes (contraluz e iluminación frontal) para validar los algoritmos considerados en condiciones desafiantes, obteniendo resultados alentadores en términos de precisión y robustez para el enfoque propuesto.