La transmisión de un alto volumen de datos en una red de sensores inalámbricos (WSN) restringida ha surgido como un desafío debido al alto consumo de energía y al mayor requisito de ancho de banda. Para abordar los problemas de alto consumo de energía y transmisión eficiente de datos, la compresión sensorial de bloque adaptativa (ABCS) es una de las soluciones óptimas. El marco de trabajo ABCS es capaz de adaptar la tasa de muestreo dependiendo de la información de las características del bloque que ofrece una tasa de muestreo más alta para bloques menos compresibles y una tasa de muestreo más baja para bloques más compresibles. En este documento, hemos propuesto un enfoque novedoso de compresión sensorial adaptativa basado en reglas difusas aprovechando la saliencia y las características de borde de la imagen, haciendo que la selección de la tasa de muestreo sea completamente automática. La adaptabilidad de la proporción de muestreo de bloque se ha decidido en función del sistema de lógica difusa (FLS) considerando dos características importantes, es decir, información de borde y saliencia. El marco propuesto se ha experimentado en conjunto de datos estándar, conjunto de datos de Kodak, imágenes de CCTV y conjunto de datos Set5. Logró un PSNR promedio de 34.26 y 33.2 y un SSIM promedio de 0.87 y 0.865 para imágenes estándar e imágenes de CCTV respectivamente. Nuevamente, para el conjunto de datos de alta resolución de Kodak y las imágenes del conjunto de datos Set 5, logró un PSNR promedio de 32.95 y 31.72 y un SSIM de 0.832 y 0.8 respectivamente. Los experimentos y el análisis de resultados muestran que el método propuesto es más eficaz que los métodos de vanguardia en métricas de evaluación subjetivas y objetivas.