摘要： 现有多光谱遥感影像目标检测算法大多依赖于结构化背景模型和先验信息，复杂背景的存在和先验信息的匮乏将导致检测结果虚警率的提高。本文跳出传统研究思路，受昆虫视觉系统中小目标检测神经元的启发，提出多光谱遥感影像小目标仿生检测模型及相应的目标检测方法。该方法利用神经元非线性滤波特性对突变信号的敏感性，在局部区域内通过背景纹理抑制和目标边缘增强实现目标检测。实验结果表明此方法在高复杂度背景条件下获得较为稳定的低虚警率检测效果。同时该算法可以较好地平衡背景复杂度和空间分辨率之间的矛盾关系，相比现有检测算法还具有原理简单、易于实现等特点。