En este artículo proponemos el estudio de los espacios de color en el marco de la segmentación automática de
estructuras celulares. En contraste con estudios neuro-físicos orientados a describir la percepción humana del
color nosotros desarrollamos un análisis cuantitativo tomando como referencia el resultado de algoritmos de
segmentación y plantillas generadas manualmente. Los resultados obtenidos demuestran que el color tiene una
influencia considerable sobre la capacidad de análisis de una imagen y que los espacios de color que además de
separar la cromaticidad y luminancia procuran la normalización de las distancias entre colores proveen una
mejor representación de la información presente en la imagen a diferencia de los espacios de color tales como el
RGB y HSI que han dominado la literatura de procesamiento de imágenes biomédicas en el pasadoIn this paper we study color spaces in the framework of automatic segmentation of cellular structures. In contrast
to neuro-physical studies focused on human perception of color we resort to a quantitative evaluation of such
impact using as reference segmentation outputs and ground truth images. The results show that color
representation has a considerable influence in the capabilities of such algorithms and color spaces that separate
chromaticity and luminance components, and normalize color differences, provide a representation of image data
better than color spaces such as RGB and HSI used extensively in the field of biomedical image processing in the
past
