本发明提供了一种基于深度学习的电成像图像测井信息识别方法及系统，其通过对获取的电成像原始图像进行扩增处理，进而分别编号并与图像关联存储；采用生成对抗网络修复扩增后的图像得到对应的电成像复原图像，进而通过测井标记步骤处理复原图像，同时得到匹配的电成像掩膜图像；然后以标记后的所述电成像复原图像及匹配的掩膜图像为输入，利用设定的预测模型对输入进行处理，得到测井信息预测图，进而结合匹配电成像复原图像进行融合计算，获取含多种地质类型的测井解释结果。采用该方案克服了现有技术中对分析人员的专业程度依赖以及分析结果数据完整性不足的缺陷，实现了测井电成像信息自动识别，保障识别效率的同时，提升了测井解释的精确度。