编译优化：提升代码执行效率
使用GCC编译器的高级优化标志（如-O3）生成高效机器代码，启用循环展开、函数内联等优化；若需进一步针对Ubuntu系统调优，可添加-march=native（生成适合当前CPU架构的指令）和-mtune=native（优化指令调度），提升编译后的程序性能。例如：g++ -O3 -march=native -o my_app my_app.cpp -lcximage。同时，避免使用-Ofast（破坏严格标准合规性），除非确认不影响应用正确性。
内存管理：减少内存瓶颈
调整CXIMAGE_MAX_MEMORY（编译时常量）以匹配系统可用RAM（如16GB系统可设置为12GB：#define CXIMAGE_MAX_MEMORY 12000000000），避免处理大图像时因内存不足触发错误；使用智能指针（如std::unique_ptr）管理CxImage对象生命周期，防止内存泄漏；预分配内存（如处理批量图像前预留足够空间），减少运行时动态内存分配的开销。
图像处理流程优化：降低资源消耗
Resize Before Loading：加载大图像时，通过Resample方法先缩小尺寸（如将2000x2000像素图像缩至800x600），减少后续处理的像素数据量；Lower JPEG Quality：对于质量要求不高的场景（如web应用），将JPEG质量从默认90%降低至75-85%，缩小文件大小并加快保存速度；Use Faster Formats：临时文件使用BMP（无压缩，速度快）或WebP（现代高效压缩）格式，平衡速度与存储需求。
算法与操作优化：提升处理效率
避免不必要的图像复制（如函数传参时使用const CxImage&传递引用，而非值传递）；合并多个操作（如“缩放+格式转换”）为单次处理，减少内存分配和CPU周期；选择高效的Resampling Filter：mode=1（双三次插值，适合高质量缩放）或mode=3（最近邻插值，适合快速缩放），根据需求平衡速度与质量。
系统级优化：强化底层支撑
使用NVMe SSD（如三星980 Pro）替代传统机械硬盘，提升图像加载/保存的I/O速度；增加Swap Space（如创建4GB交换文件）：sudo fallocate -l 4G /swapfile → sudo chmod 600 /swapfile → sudo mkswap /swapfile → sudo swapon /swapfile，避免内存不足导致的进程崩溃；定期清理临时文件（/tmp）、旧日志（/var/log）和未使用软件包（sudo apt autoremove），释放系统资源。
并行与GPU加速：挖掘硬件潜力
利用多线程技术（如C++11的std::thread）将图像分割为多个区域，分配到不同线程并行处理（如同时处理图像的不同行），提升整体处理速度；若硬件支持（如NVIDIA GPU），可使用CUDA或OpenCL加速图像处理操作（如卷积、滤波），尤其适合大规模图像批量处理场景。
