随着互联网技术的出现，获取信息变得非常容易，但同时也引发了版权难题。通过在数字图像中嵌入版权信息可以改善这一困境，这种方法称为数字图像水印。人工智能优化算法广泛应用于无数解决问题的场景，并产生了有效的结果。本研究提出了一种利用单候选优化器 (SCO) 的可视化数字图像水印方法。与许多流行的元启发式优化算法相反，2024 年推出的 SCO 不是基于人群的。SCO 的适应度函数旨在最大化水印图像与主机和水印图像之间的相似性。对图像处理中常用的图像进行了实验，并使用八个质量指标评估结果。此外，将获得的数值结果与众所周知且广泛使用的遗传算法、差分进化算法和人工蜂群优化算法的结果进行了对比。研究结果表明，SCO 在可见数字图像水印方面的表现优于其他算法。此外，由于其非基于人群的特性，SCO 的速度明显快于其他算法。