Après avoir suivi une formation d’ingénieur en optique à l’Institut d’Optique Graduate School, j'ai obtenu en 2012 le diplôme de docteur en sciences et technologies de l’information et mathématique de l’Ecole Centrale de Nantes, en spécialité traitement du signal et des images. J'ai ensuite occupé le poste d’ingénieur de recherche à l’ONERA, puis de chargée de recherche à partir de 2022, au sein de l’unité IVA (Image Vision Apprentissage) du Département Traitement de l’Information et Systèmes (DTIS). J'appartiens aujourd'hui à l'unité MIC (Mesure Image et Co-conception) du DTIS.
Mes activités de recherche concernent la conception conjointe, ou co-conception, d'un imageur par des approches d'optimisation conjointe des paramètres de son optique et de ses traitements. Les domaines d'applications de mes travaux concernent notamment les capteurs 3D compacts pour la robotique ou l'inspection industrielle.
J'effectue un module d'enseignement sur la co-conception et encadre des projets de traitement d'images à l'Institut d’Optique Graduate School, ainsi qu'un module d'enseignement à l'ENSTA, ainsi qu'une intervention à l'Ecole Centrale de Nantes.
Je co-organise depuis 2013 une journée du GdR isis intitulée Co-conception : capteurs hybrides et algorithmes pour des systèmes innovants.
Voici le lien vers ma page personnelle https://ptrouve.github.io/
P. Trouvé, Conception conjointe optique/traitement pour un imageur compact à capacité 3D, thèse de doctorat, Ecole Centrale de Nantes, 2012.
P. Trouvé, F. Champagnat, J. Sabater, T. Avignon, G. Le Besnerais and J. Idier, Depth estimation using chromatic aberration and a depth from defocus approach, Applied Optics, 53, 2013.
P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat, G. Le Besnerais and J. Idier, Theoretical performance model for single image depth from defocus, JOSAA, 31 , 2014.
G. Le Besnerais, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat et A. Plyer, Capteurs et traitements pour l’imagerie 3D passive, Technique de l'ingénieur Réf E6285 2017
P. Trouvé-Peloux, J. Sabater, A. Bernard-Brunel, F. Champagnat, G. Le Besnerais and T. Avignon, Turning a conventional camera into a 3D camera with an add-on, Applied Optics, 57, 2018.
M. Ferrera, J. Moras, P. Trouvé-Peloux and V. Creuze, Real-Time Monocular Visual Odometry for Turbid and Dynamic Underwater Environments, Sensors 19 (3), 687, 2019
M. Pinheiro de Carvalho, B. Le Saux, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat and A. Almansa, Multi-Task Learning of Height and Semantics from Aerial Images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019
P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat, G. Le Besnerais, G. Druart and J. Idier, Performance model of depth from defocus with an unconventional camera, JOSAA, 38, 2021
A. Halé, P. Trouvé-Peloux, J.-B. Volatier, End-to-end sensor and neural network design using differential ray tracing, Optics Express, 29, 2021
B. Buat, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat, G. Le Besnerais, Learning scene and blur model for active chromatic depth from defocus, Applied Optics, 60, 2021
R. Leroy, P. Trouvé-Peloux, B. Le Saux, B. Buat, F. Champagnat, Learning local depth regression from defocus blur by soft-assignment encoding, Applied Optics, 61, 2022
M. Dufraisse, P. Trouvé-Peloux, J.-B. Volatier, F. Champagnat, Deblur or denoise: the role of an aperture in lens and neural network co-design, Optics Letters 48, 2023
K. Helvig, P. Trouvé-Peloux, L. Gavérina, B. Abeloos, J.-M. Roche, Automated crack detection on metallic materials with flying-spot thermography using deep learning and progressive training, Quantitative InfraRed Thermography Journal, 1, 20, 2023
K. Helvig, P. Trouvé-Peloux, L. Gavérina, B. Abeloos, J.-M. Roche, Database for transfer learning in crack detection and localization on metallic materials using flying spot thermography and deep learning, Journal of Electronic Imaging, 33 (03), 2024
Internationale
P. Trouvé, F. Champagnat, G. Le Besnerais and J. Idier, Single image local blur identification, (ICIP'2011)
P. Trouvé, F. Champagnat, G. Le Besnerais, G. Druart and J. Idier, Design of a chromatic 3D camera with an end-to-end performance model approach, CVPR Workshop on Comp. Cameras and Displays, 2013
E. Colin-Koeniguer, A. Boulch, P. Trouvé-Peloux and F. Janez, Colored visualization of multitemporal SAR data for change detection: issues and methods, EUROSAR 2018
P. Trouvé-Peloux, J. Sabater, F. Champagnat, G. Le Besnerais and T. Avignon, Chromatic add-on to improve depth from defocus with a conventional camera, SPIE Photonics Europe, 2018
M. Carvalho, B. Le Saux, P. Trouvé-Peloux, A. Almansa and F. Champagnat, On regression losses for deep depth estimation, (ICIP'2018)
M. Pinheiro de Carvalho, B. Le Saux, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat and A. Almansa Deep Depth from Defocus: how can defocus blur improve 3D estimation using dense neural networks? IEEE Eur. Conf. on Computer Vision (ECCV’2018) / Workshop on 3D Reconstruction in the Wild, 2018
M. Ferrera, J. Moras, P. Trouvé-Peloux, V Creuze, D Dégez, The Aqualoc Dataset: Towards Real-Time Underwater Localization from a Visual-Inertial-Pressure Acquisition System, IROS 2018 Workshop
A. Boulch, P. Trouvé, E. Koeniguer, F. Janez and B. Le Saux, Learning Speckle Suppression in Sar Images Without Ground Truth: Application to Sentinel-1 Time-Series. (IGARSS'2018)
B. Buat, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat, G. Le Besnerais, T. Simon, Active chromatic depth from defocus for industrial inspection, Proc. SPIE 11351, Unconventional Optical Imaging II, 2020
R. Leroy, B. Le Saux, M. Pinheiro de Carvalho, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat, Pix2Point: learning outdoor 3D using sparse point clouds and optimal transport, MVA, 2021
P. Trouvé-Peloux, B. Abeloos, A. Ben Fekih, C. Trottier, J.-M. Roche, Benefit of neural network for the optimization of defect - Detection on composite material using ultrasonic non destructive testing, QNDE, 2021
B. Buat, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat, G. Le Besnerais, Single image Depth-From-Defocus with a learned covariance: algorithm and performance model for co-design, Proc. SPIE 11351, Unconventional Optical Imaging II, 2022
M.Dufraisse, P. Trouvé-Peloux, J-B. Volatier, F. Champagnat, On the use of differentiable optical models for lens and neural network co-design , Proc. SPIE 11351, Unconventional Optical Imaging II, 2022
K. Helvig, L. Gaverina, P. Trouvé-Peloux, J.-M. Roche, B. Abeloos, C. Pradère, G. Le Besnerais, Towards deep learning fusion of flying spot thermography and visible inspection for surface cracks detection on metallic materials, Quantitative InfraRed Thermography (QIRT) 2022.
K. Helvig, P. Trouvé-Peloux, L. Gaverina, J.-M. Roche, B. Abeloos, Laser flying-spot thermography: an open-access dataset for machine learning and deep learning, QCAV, 2023
B. Buat, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat, T. Simon, Co-design of an active depth from defocus camera for surface inspection, QCAV 2023
M. Dufraisse, P. Trouvé-Peloux, J. Volatier, and F. Champagnat, RGB Photometric Model for Optical/Neural Network Co-Design, in Optica Imaging Congress (3D, COSI, DH, FLatOptics, IS, pcAOP), Technical Digest Series (Optica Publishing Group, 2023)
Nationale
P. Trouvé, F. Champagnat, G. Le Besnerais et J.Idier. Estimation de profondeur à partir du flou de défocalisation d’un imageur chromatique, Colloque Gretsi, 2013
T. Dumas, P. Trouvé-Peloux et B. Le Saux, Réseaux de neurones profonds pour estimer la profondeur grâce au flou de défocalisation, Colloque Gretsi, 2015
P. Trouvé, F. Champagnat, G. Le Besnerais et M. Sanfourche, Extraction du contour de la main à l’aide d’une caméra 3D chromatique, Colloque Gretsi, 2015
M. Pinheiro de Carvalho, B. Le Saux, P. Trouvé-Peloux, A. Almansa et F. Champagnat, Estimation de profondeur monoculaire avec un réseau adversaire, Colloque Gretsi, 2017
M. Pinheiro de Carvalho, B. Le Saux, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat et A. Almansa Estimation de profondeur monoculaire par réseau de neurones et l’apport du flou de défocalisation Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, 2018 (Best paper award)
M. Ferrera, J. Moras, P. Trouvé-Peloux, V. Creuze, Odométrie Visuelle Monoculaire en Environnement Sous-Marin, Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, 2018
P. Trouvé-Peloux, B. Buat, F. Champagnat, G. Le Besnerais, C. Coudrain et G. Druart, Depth from Defocus en configuration stéréoscopique - Apports et
application à l’imagerie 3D infra-rouge, Colloque Gretsi, 2019
R. Leroy, B. Le Saux, M. Pinheiro de Carvalho, P. Trouvé-Peloux, F. Champagnat. Pix2Point: prédiction monoculaire de scènes 3D par réseaux de neurones hybrides et transportoptimal, RFIAP 2020
K. Helvig, P. Trouvé-Peloux, B. Abeloos, L. Gaverina, J.-M. Roche, Détection de fissure sur matériaux métalliques par apprentissage profond et thermographie laser flying-spot: approche par apprentissage progressif , Colloque Gretsi, 2023
M. Dufraisse, P. Trouvé-Peloux, J.-B. Volatier, F. Champagnat, Modèle photométrique RVB fin pour la co-conception optique/réseau de neurones, Colloque Gretsi, 2023
2016 - 2019
- M. Carvalho : Deep Depth Estimation with Monocular Cues, ED STIC, (Univ. Paris-Saclay)
- M. Ferrera : Conception d’une charge utile basée vision pour la localisation autonome d’un robot sous-marin et la cartographie de précision, ED-I2S, (Univ. Montpellier)
2018 - 2021
- B. Buat : Conception conjointe d’une caméra 3D par illumination structurée pour l’inspection de surface, ED STIC (Univ. Paris-Saclay)
2019 - 2022
- R. Leroy : Réseaux de neurones profonds pour la prédiction 3D à partir d’images monoculaires, ED STIC (Univ. Paris-Saclay)
2021 - 2024
- M. Dufraisse : Conception conjointe optique/traitement par réseau de neurones, ED STIC (Univ. Paris-Saclay)
- K. Helvig : Apprentissage multi-capteur pour le contrôle non destructif de matériaux, ED STIC (Univ. Paris-Saclay)
