为了在有效地检测复杂场景下红外弱小目标的同时保持较低虚警率，在满足算法实现实时性的前提下，提出一种基于引导滤波和分块自适应阈值的单帧红外弱小目标检测。首先，为缓解边缘杂波干扰，采用具有保边特性的引导滤波对图像进行背景估计；然后，利用弱小目标具备的局部灰度最大特性，提出基于软阈值非极大值抑制的九宫格滤波计算目标的概率。通过加权的方式进一步剔除背景，抑制结果中不满足目标特性的区域；最后，针对复杂场景目标检测虚警率和漏检率高的问题，提出一种分块自适应阈值分割方法提取候选目标。实验结果表明，在公开数据集上与Top-Hat、LCM和Max-Median等经典方法相比，所提方法性能优于其他方法，恒虚警下不同复杂度场景的召回率分别达到87.97%、84.93%和86.22%，可有效抑制背景，增强目标信号，提高红外弱小目标检测的召回率，且具有更好的场景鲁棒性。