针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法.首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合训练;最后,特征匹配损失函数以用于提升栅格边缘横向分辨力.实验结果表明:对于线宽8 μm一维矩形栅格在AFM下的测量图像进行盲重构,重构图像标准差为0.33 μm×0.45 μm,具有较高的成像分辨力,有利于提升AFM图像一维栅格测量的准确度.