1.一种图像格式转换方法，包括：

获取待转换的标准动态范围图像；

对所述标准动态范围图像执行卷积操作，得到局部特征；

对所述标准动态范围图像执行全局平均池化操作，得到全局特征；

根据所述局部特征和所述全局特征将所述标准动态范围图像转换为高动态范围图像；

其中，所述对所述标准动态范围图像执行全局平均池化操作，包括：对所述标准动态范围图像分别执行至少两个尺寸不同的全局平均池化操作；

还包括：对经大尺寸的全局平均池化操作后的输出执行non‑local操作；其中，所述大尺寸的平均池化操作指全局平均池化操作的尺寸大于1×1。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述局部特征和所述全局特征将所述标准动态范围图像转换为高动态范围图像，包括：融合所述局部特征和所述全局特征，得到融合特征；

利用通道自注意力机制确定不同通道的注意力，并根据各所述通道的注意力对相应通道输出的融合特征进行加权，得到加权后特征；

基于所述加权后特征将所述标准动态范围图像转换为高动态范围图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述标准动态范围图像执行卷积操作，得到局部特征，包括：利用预设的图像格式转换模型中的卷积层提取所述标准动态范围图像的局部特征，所述卷积层中包括至少一个卷积操作；以及所述对所述标准动态范围图像执行全局平均池化操作，得到全局特征，包括：利用预设的图像格式转换模型中的全局平均池化层提取所述标准动态范围图像的全局特征，所述全局平均池化层中包括至少一个全局平均池化操作。

4.根据权利要求1‑3任一项所述的方法，当所述标准动态范围图像提取自标准动态范围视频时，还包括：根据连续的高动态范围图像生成高动态范围视频。

5.一种图像格式转换装置，包括：

标准动态范围图像获取单元，被配置成获取待转换的标准动态范围图像；

局部特征获取单元，被配置成对所述标准动态范围图像执行卷积操作，得到局部特征；

全局特征获取单元，被配置成对所述标准动态范围图像执行全局平均池化操作，得到全局特征；

高动态范围图像转换单元，被配置成根据所述局部特征和所述全局特征将所述标准动态范围图像转换为高动态范围图像；

所述全局特征获取单元被进一步配置成：

对所述标准动态范围图像分别执行至少两个尺寸不同的全局平均池化操作；

优化操作单元，被配置成对经大尺寸的全局平均池化操作后的输出执行non‑local操作；其中，所述大尺寸的平均池化操作指全局平均池化操作的尺寸大于1×1。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述高动态范围图像转换单元被进一步配置成：融合所述局部特征和所述全局特征，得到融合特征；

利用通道自注意力机制确定不同通道的注意力，并基于所述注意力对各所述通道输出的融合特征进行加权，得到加权后特征；

基于所述加权后特征将所述标准动态范围图像转换为高动态范围图像。

7.根据权利要求5所述的装置，其中，所述局部特征获取单元被进一步配置成：利用预设的图像格式转换模型中的卷积层提取所述标准动态范围图像的局部特征，所述卷积层中包括至少一个卷积操作；以及所述全局特征获取单元被进一步配置成：

利用预设的图像格式转换模型中的全局平均池化层提取所述标准动态范围图像的全局特征，所述全局平均池化层中包括至少一个全局平均池化操作。

8.根据权利要求5‑7任一项所述的装置，当所述标准动态范围图像提取自标准动态范围视频时，还包括：视频生成单元，被配置成根据连续的高动态范围图像生成高动态范围视频。

9.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑4中任一项所述的图像格式转换方法。

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1‑4中任一项所述的图像格式转换方法。