OBJETIVO:  A detecção de contornos em uma imagem é uma tarefa de grande importância em várias aplicações de visão computacional, tais como reconhecimento de objetos e análise de imagens médicas, visto que ela simplifica a quantidade de dados analisados sem comprometer propriedades relevantes representadas na imagem. OBJETIVOS. Embora existam diversas técnicas robustas para detecção de contornos em imagens em escala de cinza, em imagens coloridas essa tarefa ainda é um desafio. Este trabalho analisa o desempenho da utilização de três medidas de diferença de cores para detecção de contornos. MÉTODOS:  Analisou-se a eficiência das medidas CIE76, CIE94 e CIEDE2000, para o espaço de cor CIELAB. Elas foram avaliadas em um benchmark público, o qual gera as taxas de precisão e revocação ao comparar uma segmentação manual com os resultados obtidos pelas técnicas implementadas neste trabalho. RESULTADOS e CONSIDERAÇÕES FINAIS: As duas primeiras medidas se mostraram muito parecidas nos resultados do benchmark mas diferentes visualmente, enquanto a última teve um melhor desempenho nos dois casos. Os resultados motivam um estudo mais aprofundado sobre a medida CIEDE2000.