La capacidad de demostrar una correlación entre un par de biomoléculas fue mejorada en gran medida por Erik Manders, de la Universidad de Ámsterdam, quien introdujo el coeficiente de correlación de Pearson a los microscopistas, junto con otros coeficientes de los cuales los «coeficientes de solapamiento» M1 y M2 han demostrado ser los más populares y útiles. El propósito de utilizar los coeficientes es caracterizar el grado de solapamiento entre las imágenes, normalmente dos canales en una imagen de microscopía multidimensional registrada a diferentes longitudes de onda de emisión. Un enfoque popular fue introducido por Sylvain Costes, quien utilizó el coeficiente de correlación de Pearson como herramienta para establecer los umbrales requeridos por M1 y M2 de forma objetiva. El enfoque de Costes hace la suposición de que sólo las correlaciones positivas son de interés, y no proporciona una medida útil de la CCP.
Aunque el uso de coeficientes puede mejorar significativamente la fiabilidad de la detección de colocalización, depende del número de factores, incluyendo las condiciones de cómo se prepararon las muestras con fluorescencia y cómo se adquirieron y procesaron las imágenes con colocalización. Los estudios deben realizarse con mucha precaución y tras una cuidadosa lectura de los antecedentes. En la actualidad, el campo está plagado de confusión y aún no se ha establecido firmemente un enfoque estandarizado. Los intentos de rectificar esto incluyen el reexamen y la revisión de algunos de los coeficientes, la aplicación de un factor para corregir el ruido, «Replicate based noise corrected correlations for accurate measurements of colocalization» (Correlaciones corregidas por el ruido basadas en réplicas para mediciones precisas de la colocalización) y la propuesta de otros protocolos, que fueron revisados a fondo por Bolte y Cordelieres (2006). Además, debido a la tendencia de las imágenes de fluorescencia a contener una cierta cantidad de señal desenfocada, y ruido de disparo de poisson y de otro tipo, suelen requerir un preprocesamiento antes de la cuantificación. Una cuidadosa restauración de la imagen mediante deconvolución elimina el ruido y aumenta el contraste de las imágenes, mejorando la calidad de los resultados del análisis de colocalización. Hasta ahora, los métodos más utilizados para cuantificar la colocalización calculan la correlación estadística de las intensidades de los píxeles en dos canales de microscopía distintos. Estudios más recientes han demostrado que esto puede conducir a altos coeficientes de correlación incluso para objetivos que se sabe que residen en diferentes compartimentos celulares. Se puede lograr una cuantificación más sólida de la colocalización combinando el reconocimiento digital de objetos, el cálculo de la superposición de áreas y la combinación con un valor de correlación de intensidad de píxeles. Esto condujo al concepto de coeficiente de correlación de Pearson corregido por objeto.