一种基于深度学习的古生物化石碎片修补方法及系统

本发明提出了一种基于深度学习的古生物化石碎片修补方法及系统，属于古生物化石碎片修补技术领域；包括构建地球古生物化石图片数据库，对数据库中的古生物化石单体图片进行随机裁剪，以生成掩码图像；构建基于深度学习的古生物化石碎片修补模型，并以掩码图像、古生物化石单体图片作为输入，结合损失函数进行模型训练；模型训练结束后，将需要修补的图片输入补全网络，以生成修补好的完整古生物化石图像。本发明能够通过还原出火星返回样品中疑似古生物碎片的全貌，来区别出样品中的岩石碎屑和基质，进而为样品中生命痕迹的识别提供更具有可靠性和说服力的指导。