Dieses Papier behandelt die Einschränkungen physikalischer Modelle im aktuellen Bereich der Bildentnebelung durch den Vorschlag eines innovativen Entnebelungsnetzes (CL2S). Aufbauend auf dem DM2F-Modell identifiziert es Probleme in dessen Abstraktionsstudien und ersetzt das ursprüngliche logarithmische Funktionsmodell durch ein trigonometrisches (Sinus-) Modell. Diese Substitution soll eine bessere Anpassung an die komplexe und variable Verteilung von Nebel ermöglichen. Der Ansatz integriert zudem das atmosphärische Streuungsmodell und andere elementare Funktionen, um die Leistungsfähigkeit der Entnebelung zu verbessern. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass CL2S auf mehreren Entnebelungsdatensätzen hervorragende Leistungen erzielt, insbesondere bei der Erhaltung von Bildetails und Farbauthenticität. Zudem ergänzen systematische Abstraktionsstudien zum DM2F-Modell die Bedenken, die gegen DM2F vorgebracht wurden, und bestätigen die Notwendigkeit und Effektivität der funktionalen Komponenten im vorgeschlagenen CL2S-Modell. Unser Code ist unter \url{https://github.com/YesianRohn/CL2S} verfügbar, wo auch die entsprechenden vorab trainierten Modelle heruntergeladen werden können.