随着时代的脚步,互联网技术与多媒体技术发展的越来越快。大量的数字产品在线上线下快速传播,由于没有很好的保护产品的方法,因而侵害版权的事件频频发生。数字水印技术保护产品版权的能力较好,因此这种技术被广泛的使用。为了能够提高数字水印的性能,得到优越的鲁棒性及水印的不可见性,文章提出两种对水印嵌入位置进行优化的算法。通过仿真实验数据的对比,证明了这两种算法具有优越的不可见性与鲁棒性。本文的两个主要内容:（1）提出了基于粒子群和蛙跳混合的DCT盲水印算法。该算法利用粒子群优化算法与蛙跳算法混合,对DCT系数进行两个阶段的寻优,最终得到的优化结果作为嵌入水印的位置。该算法首先是对载体图像进行8×8分块并编号,然后分别对每个小块进行DCT变换,变换得到的DCT系数按照“Zig-zag”字排列编号1-64。然后利用粒子群优化算法进行第一阶段的寻优,以每个小块经变换后得到的64个变换系数作为粒子群的初始值。由于粒子群优化算法很容易出现过早收敛的问题,导致寻优的结果有一定的误差,因此最终选择粒子群优化迭代的第N-1次时得到的全局最优值和个体最优值作为寻优的结果。对所有的小块都进行粒子群寻优操作,得到这两个值的集合。蛙跳优化为第二阶段的寻优,以第一阶段优化输出的两个值的集合作为蛙跳算法的两个初始种群,寻优得到两个最优值,即为水印嵌入的两个位置。最后通过特定的水印嵌入原则进行水印的嵌入,通过不可见性与鲁棒性两个实验证明了该算法的实效性。（2）提出了基于三维轴距结合粒子群的水印算法。根据图像的特性,构建三维轴距,计算三维轴距的分布概率。图像三维轴距具有轴距越大概率越小的特点,因此选择轴距最大值位置作为水印嵌入位置。通过计算可知三维轴距最大时的像素点有很多,利用粒子群优化算法对其像素点位置进行寻优。以最大轴距的所有像素点作为粒子群的初始值,优化得到的最优像素点位置,作为水印的嵌入位置。大量的实验数据表明,该算法让水印有较好的不可见性,同时在受到攻击时也能表现出很好的鲁棒性。本文以数字水印嵌入位置的优化为研究方向,所提出的两种算法实现过程简单,有较好的鲁棒性且水印的不可见性良好。