本文针对当前图像去雾领域中物理模型的局限性，提出了一种创新的去雾网络（CL2S）。该研究基于DM2F模型，指出了其消融实验中的问题，并将原有的对数函数模型替换为三角函数（正弦）模型。这一替代旨在更好地适应雾霾分布的复杂性和多变性。此外，该方法还结合了大气散射模型和其他基本函数，以提升去雾性能。实验结果表明，CL2S在多个去雾数据集上表现出色，特别是在保持图像细节和色彩真实性方面。另外，系统性的消融实验补充了对DM2F的验证，证实了对DM2F提出的担忧，并确认了所提出的CL2S模型中各功能组件的必要性和有效性。我们的代码已发布在\url{https://github.com/YesianRohn/CL2S}，相应的预训练模型也可在此获取。