Biomolekulare Interaktionen sind für die meisten zellulären Prozesse von grundlegender Bedeutung, und die Identifizierung der wichtigsten interagierenden Komponenten ist in der Regel der erste Schritt zum Verständnis der Mechanismen, die verschiedene Zellfunktionen steuern. Daher werden statistische Bildanalysen, die an fluoreszenzmikroskopischen Bildern von fixierten oder lebenden Zellen durchgeführt werden können, routinemäßig für biophysikalische und zellbiologische Studien eingesetzt. Bei diesen Ansätzen wird der Anteil der interagierenden Partikel durch die Analyse von Zweifarben-Fluoreszenzbildern auf kolokalisierte Pixel gemessen. Kolokalisierungsalgorithmen haben sich als effektiv erwiesen, obwohl der dynamische Bereich und die Genauigkeit dieser Messungen noch nicht gut etabliert sind. Die räumliche Bild-Kreuzkorrelations-Spektroskopie (ICCS), die räumliche Intensitätsschwankungen, die in Bildern von zwei Detektionskanälen gleichzeitig aufgezeichnet werden, kreuzkorreliert, hat sich kürzlich ebenfalls als wirksames Maß für die Kolokalisierung erwiesen. Anhand von Simulationen, Bildern von auf Glas adsorbierten fluoreszierenden Antikörpern und Zellmessungen zeigen wir, dass ICCS bei mäßigen bis hohen Partikeldichten, wie sie in zellulären Systemen häufig anzutreffen sind, wesentlich besser abschneidet als Standard-Kolokalisationsalgorithmen. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass das Dichteverhältnis zwischen den beiden markierten Spezies von Interesse eine wichtige Rolle für die Genauigkeit der Kolokalisationsanalyse spielt. Durch einen direkten und systematischen Vergleich zwischen dem Standard-Fluoreszenzmikroskopie-Kolokalisierungsalgorithmus und der räumlichen ICCS zeigen wir, in welchen Bereichen beide Ansätze anwendbar sind und, was noch wichtiger ist, wo sie keine genauen Ergebnisse liefern.