在复杂背景下进行红外探测时，基本的TDLMS滤波器不能始终有效的探测红外弱小目标。本论文提出了一种有效的基于改进剪切波变换和双边TDLMS滤波的红外弱小目标检测算法。首先，采用改进的剪切波变换对红外图像进行分解，得到不同的高频、低频子带系数，并采用自适应引导滤波处理高频子带系数；其次，对低频子带系数和处理后的高频子带系数进行改进的剪切波逆变换，得到预测背景图像，并将源图像与背景预测图像相减获得背景抑制的红外图像；再次，用一个选好步长的TDLMS滤波器通过双边迭代的方法对背景抑制后的红外图像进行滤波，并从原始红外图像中减去双边滤波后的预测图像，即可得到两个预测误差图像。每一个预测误差图像可分别分成一个正的和一个负的误差图像；最后，将滤波后得到的四张图像进行融合即可得到最后的图像。为了验证本文方法的有效性，采用多组实验对其进行验证，并与经典的TDLMS和Top-hat等方法做比较。多组实验结果均表明本文方法优于其它几种经典方法，可有效提高红外弱小目标的探测概率。