在Go语言中进行图片处理时，可以采用以下性能优化技巧：
选择合适的库：使用高性能的图片处理库，如image和image/draw，这些库已经经过了优化，可以提供较好的性能。
缓存计算结果：对于重复的计算，可以将结果缓存起来，避免重复计算。例如，可以使用一个map来存储已经计算过的颜色值及其对应的像素位置。
使用并发：Go语言的并发特性可以提高图片处理的速度。可以将图片分割成多个部分，然后使用goroutine并行处理这些部分。最后，将处理后的部分合并成一个完整的图片。
减少内存分配：尽量避免在循环中频繁分配内存，因为这会导致垃圾回收器频繁运行，降低性能。可以使用sync.Pool来重用对象，减少内存分配。
使用硬件加速：如果可能的话，可以利用GPU进行图片处理。Go语言有一些库支持使用GPU进行加速，如gorgonia和go-vips。
优化循环：避免在循环中使用复杂的计算，可以将复杂计算移到循环外部。此外，尽量使用简单的循环结构，避免嵌套循环。
使用位操作：在进行颜色操作时，可以使用位操作来提高性能。例如，可以使用位掩码来处理颜色通道，而不是使用加法或乘法。
避免不必要的内存拷贝：在处理图片时，尽量避免不必要的内存拷贝。例如，可以使用image.Point来表示像素位置，而不是使用image.Rectangle。
使用缓冲区：在读取和写入图片时，可以使用缓冲区来提高性能。例如，可以使用bufio.Reader和bufio.Writer来读取和写入图片数据。
预先分配内存：在处理大量图片时，可以预先分配足够的内存，以减少内存分配的开销。例如，可以使用make函数预先分配一个足够大的字节切片来存储图片数据。