La eliminación de ruido en imágenes es un tema de investigación fundamental en el procesamiento, análisis y transmisión de imágenes a color. El ruido es un subproducto inevitable de la adquisición y transmisión de imágenes, y su naturaleza está íntimamente vinculada a los procesos subyacentes que lo producen. El ruido gaussiano es un tipo de ruido particularmente prevalente que requiere una eliminación efectiva, asegurando la preservación de la calidad de la imagen original. Este documento presenta un marco de trabajo para la eliminación de ruido en imágenes a color que integra sistemas de inferencia difusa (FISs) con análisis de eigenvectores. Este marco de trabajo emplea el análisis de eigenvectores para extraer información relevante de vecindarios de imágenes locales. Esta información se alimenta posteriormente al sistema FIS, que ajusta dinámicamente la intensidad del proceso de eliminación de ruido basándose en características locales. Este enfoque reconoce que las áreas homogéneas pueden requerir un suavizado menos agresivo que las regiones detalladas de la imagen. Las imágenes se convierten del dominio RGB a un espacio basado en eigenvectores para el suavizado, y luego se vuelven a convertir al dominio RGB. La efectividad de los métodos propuestos se establece mediante la aplicación de varios métricos de calidad de imagen y comparaciones visuales con técnicas establecidas de vanguardia.