针对低分辨率随机遮挡人脸图像，该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络　(Super-Resolution　Inpainting　Generative　Adversarial　Network,　SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成；判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和两阶段训练策略有效学习遮挡区域的缺失特征，通过在解码器中引入金字塔注意力模块和多尺度重建损失增强信息重构，从而实现低分辨率随机遮挡图像与4倍高分辨率完整图像的映射。同时，通过损失函数设计和改进Patch判别网络，确保网络训练的稳定性，提升生成网络性能。对比实验和模块验证实验验证了该算法的有效性。