Este estudio investiga la integración de la computación cuántica, métodos clásicos y técnicas de aprendizaje profundo para mejorar el procesamiento de imágenes en redes dinámicas 6G, al tiempo que aborda aspectos esenciales de la tecnología de derechos de autor y detección. Nuestros hallazgos indican que los métodos cuánticos sobresalen en la detección rápida de bordes y la extracción de características, pero encuentran dificultades para mantener la calidad de imagen en comparación con los enfoques clásicos. En contraste, los métodos clásicos preservan una mayor fidelidad de imagen, pero luchan por satisfacer los requisitos de procesamiento en tiempo real de las aplicaciones 6G. Las técnicas de aprendizaje profundo, particularmente las CNN, demuestran potencial en tareas complejas de análisis de imágenes, pero requieren recursos computacionales sustanciales. Para promover el uso ético de imágenes generadas por IA, introducimos mecanismos de detección de derechos de autor que emplean algoritmos avanzados para identificar posibles infracciones en el contenido generado. Esta integración mejora la adherencia a los derechos de propiedad intelectual y a los estándares legales, apoyando la implementación responsable de tecnologías de procesamiento de imágenes. Sugerimos que el futuro del procesamiento de imágenes en redes 6G reside en sistemas híbridos que utilicen efectivamente las fortalezas de cada enfoque mientras incorporan capacidades robustas de detección de derechos de autor. Estas ideas contribuyen al desarrollo de sistemas de procesamiento de imágenes eficientes y de alto rendimiento en redes de próxima generación, destacando la promesa de arquitecturas integradas cuántico-clásicas-clásicas de aprendizaje profundo dentro de entornos 6G.