Como generalización de varias herramientas difusas, los conjuntos difusos de imagen (PFSs) poseen la capacidad especial de retratar perfectamente las preferencias de decisión inciertas y vagas inherentes. El propósito de este documento es presentar un modelo basado en la correlación difusa de imagen de Pearson para el análisis de toma de decisiones multiatributo (MADM). Para ello, desarrollamos un nuevo coeficiente de correlación para conjuntos difusos de imagen, en base al cual se introduce un índice de cercanía difusa de imagen de Pearson para calcular simultáneamente la proximidad relativa al punto ideal positivo y la distancia relativa al punto ideal negativo. Sobre la base de los conceptos presentados, se presenta además un modelo basado en la correlación de Pearson para abordar problemas de MADM difusos de imagen. Por último, se proporciona un ejemplo ilustrativo para examinar la utilidad y viabilidad de la metodología propuesta.