在Go语言中，提高图片处理效率的方法有很多。以下是一些建议：
使用并发：Go语言的并发特性使得在处理大量图片时能够充分利用多核处理器。你可以使用goroutines和channels来实现并发处理。例如，将图片分成多个部分，然后为每个部分创建一个goroutine进行处理。
优化内存管理：避免不必要的内存分配和拷贝。尽量使用sync.Pool来重用对象，以减少垃圾回收的压力。同时，注意在处理完图片后及时释放内存。
选择合适的库：使用成熟的图片处理库可以大大提高开发效率。例如，Go语言的image和image/color包提供了基本的图片处理功能，而github.com/disintegration/imaging库则提供了更多的图片处理算法。
使用缓存：对于重复处理的图片，可以考虑使用缓存来存储结果，以减少计算时间。你可以使用内存缓存（如groupcache库）或者分布式缓存（如Redis）。
优化算法：选择合适的图像处理算法可以大大提高处理速度。例如，对于缩放操作，可以使用双线性插值或者双三次插值算法来提高渲染质量。
批量处理：如果需要对大量图片进行处理，可以考虑将它们分批进行，以减少单次处理的负担。
使用硬件加速：如果你的应用需要处理大量的图形数据，可以考虑使用支持硬件加速的库，如github.com/go-vgo/robotgo，它可以利用GPU进行加速。
性能分析：使用Go语言的pprof工具进行性能分析，找出性能瓶颈并进行优化。
选择合适的数据结构：在处理图片时，选择合适的数据结构可以提高代码的执行效率。例如，使用切片（slice）来存储像素数据，而不是使用数组。
预处理：对于需要多次处理的图片，可以考虑先进行一些预处理，如压缩、裁剪等，以减少后续处理的时间。
总之，要提高Go语言图片处理的效率，需要从多个方面进行优化，包括并发、内存管理、算法选择、缓存等。在实际开发中，需要根据具体需求选择合适的优化策略。
