使用多处理时，格式化大量图像所需的时间较长

是因为在处理大量图像时，需要对每个图像进行格式化操作，而这个过程是非常耗时的。使用多处理技术可以将任务分解成多个子任务，并行处理这些子任务，从而提高处理速度。

多处理是指利用多个处理器或多个计算机同时进行任务处理的技术。在图像处理中，可以将大量图像分成多个部分，分别由不同的处理器或计算机进行处理，然后将处理结果合并起来，从而加快整个处理过程。

优势：

1. 提高处理速度：使用多处理技术可以同时处理多个图像，从而大大缩短处理时间。
2. 提高系统的吞吐量：通过并行处理多个图像，可以充分利用系统资源，提高系统的吞吐量。
3. 提高系统的可扩展性：多处理技术可以方便地扩展系统的处理能力，通过增加处理器或计算机，可以处理更多的图像。

应用场景：

1. 图像处理：对于需要处理大量图像的应用，如图像编辑软件、图像搜索引擎等，使用多处理技术可以提高处理效率。
2. 视频处理：在视频编辑、视频转码等应用中，使用多处理技术可以加快视频处理速度。
3. 数据分析：在大数据分析中，对于需要处理大量数据的任务，如图像识别、机器学习等，使用多处理技术可以提高数据处理速度。

推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列云计算产品，可以满足多处理的需求，以下是其中几个相关产品：

1. 云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，可以根据需求灵活调整计算资源。
2. 弹性容器实例（Elastic Container Instance，ECI）：提供轻量级容器实例，可以快速启动和停止，适用于短时任务处理。
3. 弹性伸缩（Auto Scaling）：根据负载情况自动调整计算资源，实现自动扩展和收缩。
4. 云函数（Serverless Cloud Function）：无需管理服务器，按需执行代码，适用于事件驱动的任务处理。

产品介绍链接地址：

1. 云服务器（ECS）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
2. 弹性容器实例（ECI）：https://cloud.tencent.com/product/eci
3. 弹性伸缩（Auto Scaling）：https://cloud.tencent.com/product/as
4. 云函数（Serverless Cloud Function）：https://cloud.tencent.com/product/scf