近年，自動運転の需要の高まりなどから，高解像な深度画像の取得が求められている．しかし，LiDARなどの3次元計測装置の高解像化には非常に大きなコストがかかることから，高解像な深度画像を直接取得することは難しい．そこで本研究では, 低解像なLiDARから得られた低解像深度画像と高解像RGB画像を組み合わせてGANを用いて欠損補完の学習を行うことで，高解像な深度画像を効率的に生成する手法を提案する．この技術により，低コストなLiDARを用いた自動運転や運転補助の実現が期待できる．