El objetivo de este estudio fue crear un enfoque de toma de decisiones logarítmico para tratar con la incertidumbre en forma de un conjunto difuso de imagen. Primero, definimos el número difuso de imagen logarítmico y definimos las operaciones básicas. Como generalización de los conjuntos, el conjunto difuso de imagen proporciona un método más rentable para expresar las incertidumbres en los datos para tratar problemas de toma de decisiones. Los operadores de agregación difusa de imagen tienen un papel vital en problemas de toma de decisiones difusas. En este estudio, proponemos una serie de operadores de agregación logarítmica: operadores de agregación ponderada/geométrica difusa de imagen logarítmica y operadores de agregación ponderada/geométrica difusa de imagen logarítmica ordenada y caracterizamos sus propiedades deseables. Finalmente, se desarrolló una técnica de algoritmo novedosa para resolver problemas de toma de decisiones multiatributo (MADM) con información difusa de imagen. Para mostrar la superioridad y la validez de las operaciones de agregación propuestas, las comparamos con el método existente, y concluimos a partir de la comparación y el análisis de sensibilidad que nuestra técnica propuesta es más efectiva y confiable.