Ce travail aborde les limitations des modèles physiques dans le domaine actuel du dévoilement d'images en proposant un réseau de dévoilement innovant (CL2S). S'appuyant sur le modèle DM2F, il identifie les problèmes de ses expériences d'ablation et remplace la fonction logarithmique originale par un modèle trigonométrique (sinus). Cette substitution vise à mieux s'adapter à la distribution complexe et variable de la brume. L'approche intègre également le modèle de diffusion atmosphérique et d'autres fonctions élémentaires pour améliorer les performances de dévoilement. Les résultats expérimentaux montrent que CL2S obtient des performances remarquables sur plusieurs ensembles de données de dévoilement, notamment en préservant les détails et l'authenticité des couleurs des images. De plus, des expériences systématiques d'ablation complémentaires au DM2F valident les préoccupations soulevées concernant ce dernier et confirment la nécessité et l'efficacité des composants fonctionnels du modèle CL2S proposé. Notre code est disponible à l'adresse \url{https://github.com/YesianRohn/CL2S}, où les modèles pré-entraînés correspondants peuvent également être consultés.